In this blog post I will show how to implement OCR (optical character recognition) using a Random Forest classifier in Ruby. As our dataset we will be using the MNIST database of handwritten digits and for our Random Forest implementation we will be using Python’s sci-kit learn library. This post also shows how easy it is to integrate the plethora of data science tools from Python into Ruby applic
I'm Kenta Murata, a researcher at Speee Inc. I released the first stable version, 1.0, of PyCall library a few days ago *1. PyCall provides a mechanism to call Python interpreter from Ruby. Using PyCall, you can use Python's famous tools for data science from Ruby in a generic way. In RubyKaigi 2017, that is held on for 3 days from 18th in the next week, I will talk about the current situation of
require 'pycall/import' include PyCall::Import pyimport 'numpy', as: 'np' pyimport 'tensorflow', as: 'tf' # Create 100 phony x, y data points in NumPy, y = x * 0.1 + 0.3 x_data = np.random.rand.(100).astype.(np.float32) y_data = x_data * 0.1 + 0.3 # Try to find values for W and b that compute y_data = W * x_data + b # (We know that W should be 0.1 and b 0.3, but Tensorflow will # figure that out f
開発部 R&D グループで研究開発をしている CRuby コミッターの村田 (mrkn) です。 2/23 に渋谷で開催された Ruby Business Users Conference 2017 *1 でキーノートスピーカーとして講演をさせていただきました。 内容は、Ruby で統計分析や機械学習ができない現状についての解説と、その状況を打破するために私が現在開発を進めている pycall.gem のデモンストレーションでした。 カンファレンス当日に使用した資料は私個人の Speaker Deck で公開していますので、そちらをご覧ください。 カンファレンスの発表後、当日カンファレンスで一緒だった YassLab の安川さんがデモ部分の動画を facebook で公開し、twitter で拡散してくださいました。 .@mrkn さんの PyCall を使ったデモがスゴい!😆 #RBU
Ruby Business Users Conference 2017
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