Google Colab Notebooks

このリポジトリはコンピュータビジョン・（深層）機械学習を学ぶためのプログラムが含まれています． プログラムは全てJupyter Notebookで記述されており，Google Colabを用いて実行することを想定しています． （※使用者自身の保有する計算機サーバ上でJupyter Notebook / Jupyter Lab等を起動して使用することも可能です．）

Google Colabで開くためのリンク

以下は，ノートブックをGoogle Colabで開くためのリンクです． 使用するノートブックのリンクをクリックすると，Google Colabでノートブックが開くので，各自のGoogleドライブへコピーして使用してください．

1. Google Colaboratoryの動作確認

2. グラフを描画する

3. ユークリッド距離を用いたクラス識別

4. マハラノビス距離を用いたクラス識別

5. k最近傍法による教師あり学習

6. 線形SVMによる教師あり学習

7. 非線形SVMによる教師あり学習

8. AdaBoostによる教師あり学習

9. RandomForestによる教師あり学習

10. MNISTを用いた文字認識(MLP)

11. MNISTを用いた文字認識(CNN)

12. CIFAR10を用いた物体認識

13. CIFAR10を用いた物体認識（Data Augmentation）

14. CIFAR10を用いた物体認識（ResNet）

15. CNNの可視化 (Class Activation Mapping; CAM)

16. CNNの可視化 (Gradient-weighted Class Activation Mapping; Grad-CAM)

17. Recurrent Neural Networkによる電力予測

18. エンコーダ・デコーダによる計算機作成

19. Auto Encoderによる画像の復元とデノイジング

20. 強化学習によるCart Pole制御

Google Colabを用いたノートブックの実行方法

このリポジトリのノートブックをGoogle Colabで実行するためには，実行したいノートブックのURLのうち，github.comをcolab.research.google.com/githubに置き換えてアクセスすることで，直接Google Colabで開くことが可能です． その後，画面上部の「ドライブにコピー」をクリックすることで，自身のGoogle Driveへノートブックがコピーされます． コピーされたノートブックを開き，実行してください．