匿名 2017/02/27(月) 20:38:15 >>35 私はアケビ大好きだけどな。 90. 匿名 2017/02/27(月) 20:38:23 91. 匿名 2017/02/27(月) 20:39:37 +114 92. 匿名 2017/02/27(月) 20:40:56 ぞんらーめん +105 93. 匿名 2017/02/27(月) 20:42:01 >>86 うーわwきもいむりーw +16 94. 匿名 2017/02/27(月) 20:42:05 卵が唯一の救い +169 95. 匿名 2017/02/27(月) 20:42:26 >>51 これを木村拓哉が食べてるんだ…泣ける +86 96. 匿名 2017/02/27(月) 20:42:33 ID:lYDfokNtiV タイの死体のパン屋さん。 タイの"人体パン屋"がリアル過ぎる! 子どももニッコリと試食 ※パンです – ホラー通信|ホラー映画情報&ホラー系エンタメニュース ホラー映画、スリラー・ゾンビ映画のほか、お化け屋敷やゾンビイベント、ホラーゲームなどのコワくて楽しいエンタメニュースをご紹介するサイトです。 +182 97. 匿名 2017/02/27(月) 20:43:28 ここの食べ物を3ヶ月順番に出されたら 絶対痩せそう +103 98. 匿名 2017/02/27(月) 20:45:45 +63 -82 99. 匿名 2017/02/27(月) 20:47:56 +55 100. 匿名 2017/02/27(月) 20:49:36 +72 101. 匿名 2017/02/27(月) 20:50:17 キムタクの方が料理うまいんだろうな 102. 匿名 2017/02/27(月) 20:52:20 酔ってるのか、病んでるのか そこここでめちゃ笑えるんだけど +10 103. 匿名 2017/02/27(月) 20:55:03 しかし、なかなか不味そうクオリティー高いなww +14 104. 匿名 2017/02/27(月) 20:55:16 イチゴの炊き込みご飯 105. 匿名 2017/02/27(月) 20:56:00 >>104 イナゴじゃなくてよかったww +25 106. 匿名 2017/02/27(月) 20:56:30 +106 107. （逆飯テロ！）世界中の気味が悪いまずそうな食べ物（ダイエット画像） | ailovei. 匿名 2017/02/27(月) 20:58:14 -30 108.
工藤静香さんの料理に関して、木村さんが何か発言した事はありませんが、 キムタクも昔のまま若々しさを保っていたり、娘さん2人も凄く工藤さんの事を信頼していたりと、とてもいい家庭を築いているようです。 確かに工藤さんの料理は見た目がイマイチな部分もありますが、 家庭料理にしてはすごく手が込んでいるし、工藤さん自身も仕事をしているのにインスタントのものも使わず、手作りにこだわっているのは素直にすごいなーと思ってしまいました( *´艸`) 工藤静香さんの料理普通に美味しそうやん 見た目がって言うけど健康的な料理を作るしたら見た目は中々難しいのでは?静香さんもほっそりしてるキムタクも中年太りしてるようには見えないしかなり気を遣って料理してそう — シュクレ (@kingprince_iu) May 20, 2020 工藤さんの料理については、今後娘さん達から何か発言があるかもしれないので、新たな事が分かったら追記しますね! スポンサードリンク
ロックバンド、キング・クリムゾンのアルバムジャケのデコ弁がインパクト強すぎ! 30. きもすぎるセーラー服おじさんのデコ弁 31. ぷるんぷるん。イモムシの形したくず餅 32. このヘビ、見た目だけで中身は普通。でも食べるのにすごく勇気いる! →次のページがあります スポンサーリンク
匿名 2017/02/27(月) 20:10:25 +371 45. 匿名 2017/02/27(月) 20:10:28 HARIBOってなんであんな人気あるんだろ +263 46. 匿名 2017/02/27(月) 20:11:08 +320 47. 匿名 2017/02/27(月) 20:11:28 カレーライス +330 48. 匿名 2017/02/27(月) 20:11:37 +175 49. 匿名 2017/02/27(月) 20:12:27 青色の料理は食欲が失せるらしいですよ +179 50. 匿名 2017/02/27(月) 20:12:36 +230 -29 51. 匿名 2017/02/27(月) 20:12:38 工藤さんの自慢料理 +188 52. 匿名 2017/02/27(月) 20:13:40 素晴らしい作品です。すごい技術ですよね。 でも食べたくなるかは微妙だわ…。 +197 53. 匿名 2017/02/27(月) 20:13:50 +210 54. 匿名 2017/02/27(月) 20:14:12 +270 55. 匿名 2017/02/27(月) 20:14:42 ダイエット中なんだけど、おなか空いたらここ覗きに来るわ(^_^;) +128 56. 匿名 2017/02/27(月) 20:15:23 色が。 +281 57. 見た目は不味そうですが、以外と美味しい食べ物はなんですか？ - Quora. 匿名 2017/02/27(月) 20:15:40 -27 58. 匿名 2017/02/27(月) 20:15:48 ああ... +184 59. 匿名 2017/02/27(月) 20:16:28 ゴムゴムの実に限らず、悪魔の実ってまずそうじゃね? 60. 匿名 2017/02/27(月) 20:16:59 +202 -14 61. 匿名 2017/02/27(月) 20:17:10 ホヤは全然平気。大好きだもん +51 -20 62. 匿名 2017/02/27(月) 20:17:39 +159 -0 63. 匿名 2017/02/27(月) 20:17:58 ヨン様プロデュースのレストラン +282 64. 匿名 2017/02/27(月) 20:18:03 >>26 我が家はピータン大好き!なかなか売ってないんだよね~。 純日本人です +31 65. 匿名 2017/02/27(月) 20:18:08 >>9 これ生ゴミ?オェェー +67 66.
2015年11月26日 2016年9月7日 今回は世界中のちょっと変わった見た目の食べ物をご紹介していこうと思います。 食欲を減退させる効果があるのでダイエットに最適です! 一部閲覧注意なので、食事中の方は気をつけてください。 1. マロンムースのモンブラン風味で見た目によらず美味しい。ブレインケーキ スポンサーリンク 2. バイオハザードの世界にいそうな不気味なあかちゃんのケーキ 3. 血が付いているように見えるバンドエイドクッキー 4. 味はスペアリブに似てるけど、見た目がきつい!タランチュラの素揚げ 5. 味にまずい要素はなし!パルメザンチーズのカラフルパスタ 6. 煮付けて食べると美味しいマグロの目玉 7. 人間のような歯をもつスイカの化物彫刻 8. タイでよくサラダと一緒に食べられているカブトガニの卵 9. ドクロのチョコレートケーキ 10. ただのイチゴジャムなんだけどね。血だらけの花嫁ケーキ 11. 巨大イモムシのカリフォルニアロール 12. 実物大のネズミグミキャンディー 13. ネズミと聞いただけでひやっとする。野ねずみの丸焼き 14. マイペットが入っている弁当は、口に入れちゃいけないんじゃないかと思ってしまう。 15. ダイエットふりかけ。食欲減退の効果あり! これをかけて混ぜると・・ こんな感じの真っ青なご飯になるよ 16. カニなんだけど、組み合わせるとムカデみたいで気持ち悪くなる。 17. 実際に食べたら美味しい!カブトムシの幼虫チョコレート 18. マシュマロにキャラメルクリーム塗った美味しい食べ物。耳アカ付きめんぼうスイーツ 19. 絶対に食べようとは思えないリアルすぎる不気味な女性のケーキ 20. 一体どんな味がするんだろ・・鶏のとさかの茹で上げ 21. 見た目はまずそうなんだけど、好きな人は病みつきになっちゃうらしい。二郎のラーメン。ちなみに上にかかっているのはにんにく。 22. 豚の脂の塊がたんまりと乗ったアブラカタマリの二郎ラーメン 23. ハロウィン用にもらったちょっと怖いお菓子。魔女の指 24. かなり悪趣味なカラスの死骸ケーキ 25. 目玉がこちらをじろじろと見てきてるような気がする 26. 見た目は悪いけど、味は普通のブルーベリー。大腸ケーキ 27. チーズでこんがり焼いた手形マヨウインナーパン 28. 血の付いたスライドガラス型のキャンディー 29.
【G検定対策】ディープラーニング/人工知能界隈によく出る定理・原理まとめ ディープラーニング辞書 JDLAのG検定に向けて、「人工知能は人間を超えるか」をまとめてみた 偽陽性の図が好き 【解説つき】G検定の例題を解いてみよう Deep Learning全体像理解の為に「深層学習教科書ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト」を読んだので纏める!!! バッチとエポックとイテレーションが分からなくなる (1ミニバッチが処理されるのがイテレーション、1バッチが処理されるのがエポック) 機械学習/ディープラーニングにおけるバッチサイズ、イテレーション数、エポック数の決め方 LSTMが分からなくなる 今更聞けないLSTMの基本 たまにこういう単語も分からなくなるよね G検定受験感想!対策方法と試験問題概要を公開! 勾配降下法と最適化手法がわからなくなる 勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する 強化学習がわからなくなる 【機械学習入門】 深層強化学習の基礎 わかりやすいDNN <科目> 深層学習: Day1 NN 「ぴよ猫の攻略G検定」一覧 カプセルネットワークとは、プーリングがうまくいってしまうのは危ないということでヒントン先生が考えたもの 深層学習を根底から覆すカプセルネットワークの衝撃 アドとか設定してないので。 深層学習教科書 ディープラーニング G検定 実践で理解する G検定 ディープラーニング教本 詳解!実践で理解するG検定 Web模試 解説書 人工知能は人間を超えるか スライドpdf G検定 ~最短合格指南書~ 上記を読んで知識を付けて挑みましょう どうしても解決しなければ最後の手段にどうぞ G検定勉強殴り書きメモ
アヤメのデータを読み込む scikit-learnには、分類や、回帰などの 機械学習 のサンプルデータとして、色々なデータが用意されています。 その中で、今回は、アヤメ(iris)のデータを使って品種を分類を実施します。 datasetsをimportしておいて、load_iris()メソッドを使う事で、データを取得できます。引数に、return_X_y=Trueを渡す事で、予測に使うデータと(説明変数X)と、分類のラベル(目的変数y)が取得できます。 X, y = datasets. load_iris(return_X_y= True) print ( '全データ:',, ) 4. クロスバリデーションでモデルの妥当性を検証する（Pythonによるスクレイピング＆機械学習テクニック） - 俺人〜OREGIN〜俺、バカだから人工知能に代わりに頑張ってもらうまでのお話. モデルを定義する 以前も利用した、scikit-learnからインポートした svm ( サポートベクターマシン )のモジュールから、 SVC (Support Vector Classification)のクラスを呼び出して、 サポートベクターマシン を使った分類ができるモデルの実体を作ります。 ただし、今回は「kernel='liner'」を指定し、線形に分離します。また、「C=1」は、誤分類の許容度を表して、小さければ小さいほど誤分類を許容します。 5. クロスバリデーションを行う del_selectionモジュールの、cross_val_score()メソッドを使って、クロスバリデーションを行ってモデルの評価を行います。 これまでと違って、学習用データを使って学習(fit())を行い、検証データから予測(predict())を行ってから、精度( accuracy_score())などを求めるのではなく、一気に学習、検証、精度計算まで実施できます。 scores = cross_val_score(clf, X, y, cv= 5) print ( "各正解率=", scores) print ( "正解率=", ()) 6. Jupyter Notebook上で実行してみる 先ほど作成したファイルをJupyter Notebook上で実行してみます。 以下の通り、クロスバリデーションを実施して、このモデルの精度が測定できました。 図2. クロスバリデーション実行結果 正解率は、98%となり、前回単純に作成したSVMモデルの93%より精度が上がりました。前回の実施内容は以下の通りです。 次回は、グリッドサーチを使った、ハイパーパラメータのチューニングを行っていきたいと思います。 今後も、 Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック増補改訂 Scrapy、BeautifulSoup、scik [ クジラ飛行机] で、スクレイピングと機械学習開発に取り組んでいきたいと思います。 【過去記事】 2019年8月31日(土)にE資格を受験して、合格しました!
70%でした。また、のべ受験者数は21, 275人、合格者数は14, 523人、合格率は68. 26%でした。 なお、合格ラインは7-8割と言われることが多いですが、公表はされていません。 G検定の申込者数、受験者数、合格者数、合格率の推移(出典:JDLA資料) 出題範囲 G検定の出題範囲は、人工知能、ディープラーニングの概要といった基本知識から、人工知能の壁、ディープラーニングの仕組み、ハードウェア、活用方法まで、幅広く出題されます。ディープラーニングを事業活用できる人材を育成することが目的なので、定義や仕組みが問われるだけでなく、活用スキルに関する問題も出題されます。またディープラーニングを利用する際の影響、法的規制、倫理、現行の議論など、ディープラーニングと社会の関係についても出題されます。 出題範囲は主に8個の項目に分かれています。以下に詳細をまとめました。 1. 人工知能(AI)とは(人工知能の定義) 人工知能の定義、歴史、重要人物名など、基礎知識が出題されます。人工知能が抱える問題やそれによる議論も扱っています。 2. 人工知能をめぐる動向 探索・推論、知識表現、機械学習、深層学習 ―技術面から見た、ディープラーニング発展の歴史問題が出題されます。 3. 人工知能分野の問題 トイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティ ―人工知能の研究で議論されている問題やぶつかっている壁に関する知識、その問題を解決できない理由など、深い知識が問われます。 4. 機械学習の具体的手法 代表的な手法、データの扱い、応用 ―機械学習のアルゴリズムや計算手法、仕組みなど、技術面の知識を問う問題が出題されます。この項目は他よりも難しいうえ、出題数も多い傾向にあります。 5. ディープラーニングの概要 ニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU、ディープラーニングにおけるデータ量 ―ディープラーニングのついての基礎的事項を扱っています。ニューラルネットワークやハードウェアなど、技術面でのディープラーニング周辺の問題も出題されます。 6. ディープラーニングの手法 活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニック、CNN、RNN、深層強化学習、深層生成モデル ―ディープラーニングの仕組みや、学習率の調整、精度を高めるテクニックなどディープラーニングを使う上で必要な知識を問う問題です。特定の分野に適したニューラルネットワークの仕組みなども問われます。 7.