Pythonによる機械学習５（レポート）

宿題

感情分類および手書き文字画像の分類を参考に、各自で選定した課題に、ニューラルネットワークを適用してみましょう。
以下の内容をパワーポイントにまとめてMoodleにて提出してください。
1) 選択した課題の内容
2) 学習データと評価データの概要
3) ニューラルネットワークを応用する上でのアルゴリズムおよび実装上の工夫
4) 実験設定と実験結果
5) まとめ（できた所、難しかった所など）

分類課題の例

• Fashion MNIST: 28x28のグレースケール画像を、Tシャツ、セータ、カバンなどの10種類の衣類カテゴリに分類するタスク

https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist/data

• IRIS Dataset：がく片 (Sepal)、花弁 (Petal) の幅および長さから、アヤメの３種類の品種カテゴリ（“setosa”, “versicolor”, “virginica”）を分類するタスク

https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Iris

• SMS Spam Collection DatasetSMSのメッセージ文を、スパムメールか否かに分類するタスク

https://www.kaggle.com/uciml/sms-spam-collection-dataset/data

データセットの提供サイト

• Kaggle Datasets：https://www.kaggle.com/datasets
• UCI Machine Learning Repository：https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php