過学習をできるだけ抑えて,テストデータの精度を上げたいと思います. 精度を上げるために,パラメータチューニングを行います.交差検証でチューニングを評価することにより過学習を抑えて精度を上げていきます.

CNNで文字識別を行います.In -> [[Conv2D->relu]*2 -> MaxPool2D -> Dropout]*2 -> Flatten -> Dense -> Dropout -> Out となるCNNを作成します.

可視化することで何か得られることがあるかもしれないので,データを可視化して把握することはとても重要です.今回はTitanicのデータを可視化してみたいと思います.

Kaggleというのはデータサイエンスにおいて非常に有名なコミュニティです.そこではコンペが開かれていて,ユーザー登録をすれば,誰でも無料で参加可能です.AtCoderとは,競技ブログラミング(競プロ)のコンテストです.

KaggleのTitanicを実際に解いていきます.1.不要データ削除,2.欠損値補完,3.文字を数値に変換,4.学習で進めていきます.訓練データの精度は98%まで上がりました.