人工知能は ニューラルネットワーク以外も多くあります。一般的に人工知能を開発する際は、scikit-learnを使います。もちろんscikit-learnでもニューラルネットワークは使えます。

人工知能は ニューラルネットワーク以外も多くあります。一般的に人工知能を開発する際は、scikit-learnを使います。もちろんscikit-learnでもニューラルネットワークは使えます。
画像処理や人工知能では opencvがよく使われます。色々な処理がありますが、画像データー自体は各関数でも保存できます。保存データー形式も色々選べます。
コンピューターは 計算上手てすよね。多分。では、パイソンで 0.1+0.2 を計算してみましょう。
あれー? パイソンが計算間違ってない! はい、そうなんてす。パイソンに限らず、コンピューターは小数点の計算は 出来ません。必ず誤差が生じます。エクセルも小数点の計算は間違えます。十分に気を付けましょう。
では、どうしたら良いのでしょうか。答は 簡単です。小数点の計算をしないことです。できる限り整数で計算をしましょう。整数で計算をしている限り コンピューターは計算上手です。
グラフを描いたり 画像を表示したりmatplotlib.は 重宝ですが、凝ったことをすると 途端に大変です。
まあ、簡易の表示程度で使いましょう。時間がもったいありません。エクセルでグラフを描いた方が 賢いです。
ただ、ヒストグラムはmatplotlib.が圧倒的に便利です。是非活用しましょう。
ライブラリーは 沢山あります。何を使えばいいのか、どんな関数を使えばいいのか なかなか解りません。そして、日々ライブラリーは増えていきます。もうお手上げです。
でも要は、自分の使いたい機能だけを使いたい時に使えれば 最低限Okです。割り切りましょう。必要になったら必要な時に自分をアップグレードです。
まずは、numpyです。画像の行列を作って 操作出来れば最低限Okです。あっという間に600万画素の画像の出来上がりです。意外と単純です。
サンプルコードをお試しします。
更に、kerasをインストールします。
今度は、tensorflowをインストールします。