【とっても簡単】WordPressの本番環境をローカル環境に移植する方法解説【Mac 初心者向け】
Python
Pythonを使って多言語の機械翻訳をやってみる【Mac:簡単解説】
今回は、Mac上でPythonを使って、自動翻訳の実装を行いたいと思います。
具体的には”googletrans"というライブラリを使って、インターネット経由でGoogle Translate Ajax APIを用いて翻訳を行います。つまりインターネットに接続されている環境が必要になります。
Pythonで日本語を音声認識をして音声をテキスト化し、それを音声合成して発音する方法簡単解説【オウム返し by Mac その2:音声合成編】(2020年12月:pyttsx3 インストールエラー解消済み)
一つ前の記事では、MacでPythonを使って日本語の音声認識の方法を説明しました。今回はその2として、音声合成つまり、テキストデータをもとに、音声での発音のさせ方を説明していきます。
Pythonで日本語を音声認識をして音声をテキスト化し、それを音声合成して発音する方法簡単解説【オウム返し by Mac その1:音声認識編】
音声の入出力(音声認識と音声合成)をPythonを使ってMacで行うことが必要になりました。とりあえずMacに日本語で話しかけると、その音声を認識してテキストデータに変換し、そのテキストデータを音声合成により音声で返してくれる、つまり”オウム返し”をしてくれるコードを作ってみました。
【Jupyter Notebook】Matplotlibで2次元グラフを描こう【その4:ヒストグラム応用編】
今回は「【Jupyter Notebook】Matplotlibで2次元グラフを描こう【その3:ヒストグラム基礎編】」の続編として【その4:ヒストグラム応用編】として複数のグループの値を一つのヒストグラムに表示する方法と、近似曲線をヒストグラムに追加する方法を説明します。
Python sklearnのデータセット【datasets】について(その1:トイデータセット)
sklearnの中には、機械学習やデータ解析に使えるデータセットがいくつかロードして使えるように準備されています。今回はその中で、比較的小さなデータセットである「トイデータセット」と説明します。
初めての機械学習【分類と回帰】について(教師あり学習の場合を例に)
機械学習の勉強を始めて、いろいろな専門用語に出会うと思うのですが、その中の一つに「回帰」という言葉があります。この文字からはなかなか内容が推測できず、戸惑う方がおられるのではないでしょうか。今回は教師あり学習に例にとり、その大きな2つのタイプである分類と回帰、特に回帰の意味について少し掘り下げてお話ししていきたいと思います。
Jupyter Notebookの使い方解説【Python学習・データ解析】
Jupyter NotebookはPythonで実装されたオープンソースソフトウェアです。Jupyter NotebookはWebブラウザー上でPythonを実行でき、データ解析やグラフ描写で人気を得たIPythonの後継です。
機械学習・深層学習の第一歩【Python】を実装しよう!
そんな得体の知れないAIですが、最近のCPUやメモリーをはじめとするハードウエアーの進歩やインターネットの普及、そして何より、偉大な先人達の努力により、個人レベルの身近なコンピューターを使ってAIの入り口である「機械学習 : Machine Laerning」や「深層学習 : Deep Learning」を体験することができるようになりました。