not good but great

プログラミング、アート、映画・本の感想について書きます。

Machine Learning for Artistsもくもく会@渋谷dotsを開催しました

eventdots.jp こちらのもくもく会を開催しました。

スライド

speakerdeck.com スライドも一応準備した。

https://itunes.apple.com/jp/app/deckset-turn-your-notes-into/id847496013?mt=12&at=10l8JW&ct=hatenablog こちらの有料アプリを購入w Markdownでかけてgifやemojiが簡単に挿入できて良い。

ビギナー向けに資料を用意

自分も機械学習ビギナーですが、ビギナーの方、エンジニアではない方向けにこちらの記事を用意したので、読んでもらいました。 ML4Aもくもく会 やることのヒント - Qiita

国旗の分類をしました

自分はもくもく会で国旗の分類をしました。

こちらの国旗デザインのインフォグラフィックが面白かった。デザインから国旗を捉えて分類するところが面白い。国に対しての見方も変わり、意義があると思った。そしてこれを自動化して分類できないかと考えた。

http://www.visualthinking.jp/archives/24394

国旗画像を集める

こちらのSVGをcloneしてqlmanageコマンドでpngに変換する。

flag-icons/flags at main · lipis/flag-icons · GitHub http://blog.youria.jp/kyo/mac/svg_to_png_on_macosx/

クラスタリング

Scikit-learnのKmeansを用いて、クラスタリングをやってみた。

scikit-learn による最も基本的なクラスタリング分析 - Qiita

メインの色を取得

こちらを参考に。3色取得した。

Python で画像の代表色 (?) を取る練習 - Qiita

結果

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赤系、青系、白系、黄色系?、ごちゃごちゃしたやつって感じで分類された。形とかでも分類したいものだ。