前回の 機械学習でロボット制御してみた - 広く浅い高校生のブログ は2クラス識別で色を判定していましたが今回は多クラス識別で色判定を行おうと思います。そこで今回はtensorflow を使おうと思います！ 本当便利でした。pythonのバージョンは3.5です。 方法 方法は前回とほとんど変わりません。 マインドストームでそれぞれの色、200個ずつデータを取ります。 ↓ そのデータをmacに送る ↓ Pythonで学習プログラムを動かす ↓ 学習結果をEV3のプログラムに反映させる プログラム 分類系の問題では、評価関数で交差エントロピーを使うのが普通らしいのですが、正答率があまり上がらなかったので二乗誤差を使うと正答率が97%まで上がりました。 今回使ったファイルをgithubに上げました。是非試してみてください。 GitHub - MisakiMa/exampleMachineLear
公式の伝導粘土の作り方はこちら。 http://squishycircuits.com/recipes/ 動画をみて楽しそうだったので作ってみました。 公式のレシピどおりに作ると、出来上がりが柔らかすぎだし油っぽくなってしまいました。 なにより、なんだか光り方が弱い。電池、6Vにしても、弱い。 まず、絶縁粘土の検証。 単位が間違っている仮説を立てて、大さじ→小さじでの分量で作ってみる。 まぁまぁ、絶縁できているが、粘土というには粘りが強いし混ぜ方を工夫しても公式動画のような質感にならない。水が多いのか右は柔らかすぎ。左は水を半分にしたけど、硬い。 作っていて、気がつきました。水は少しずつ足すのだけど、1/2カップ指定のところ、1/4カップいれたところでもう十分なのである。それ以上いれると水っぽくなるしべたつく。 うどん屋さんは毎日湿度を確かめてから水分を調整するって聞いたな。 次に、 「公
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