手書き数字の認識

• データの作成から始める
• https://rinsaka.com/python/tegaki-number-index.html
• https://github.com/rinsaka/keras-number-tegaki-png

トレーニングデータ

• png/ ディレクトリにある
• 15 x 15 ピクセルの手書きイメージ

01-readfile.py

• 一つのファイルを開いて，白黒に変換して表示する
• Mac, Linux の場合は，フォルダの指定方法を変更する必要あり

02-readfiles.py

• 画像データの一覧を読み込んでみよう
• Mac, Linux の場合は，フォルダの指定方法を変更する必要あり

03-data.py

• 学習データとテストデータを準備する
• Mac, Linux の場合は，フォルダの指定方法を変更する必要あり

04-readdata.py

• 保存したデータを開いてみる

05-model.py

• モデルを作る

06-train.py

• 学習（トレーニング）させてみよう

07-evaluate.py

• モデルを評価しよう

08-predict-train.py

• 学習データで認識させてみよう(1)

09-predict-train.py

• 学習データで認識させてみよう(2)

10-predict-train.py

• 学習データで認識させてみよう(3)

11-predict-test.py

• テストデータで認識させてみよう

12-save.py

• モデルと重みパラメータを保存しよう

13-load.py

• 学習済みモデルをロードしよう

14-load-predict.py

• 学習済みモデルをロードして，認識してみよう