「実際どうなの?」をちりつもするブログメディア。learning教育プログラムである、dl4usを修了しました。今回はdl4usがどのようなものだったか、と受けた感想を述べたいと思います。1.募集要項12月ぐらいにdl4usの募集が始まり、インターネット上で応募しました。当選した方々を見るに、当選の可否にはあまり関係が無かったように思います。DL4USですが、予想を大幅に超える1900人以上の方からの応募があり、多くの方に受講いただけませんでした。現状のリソースの限界で申し訳ありません。今後受講人数を拡大すべく努力しますので、引き続きよろしくお願いします。2018年1月11日このように2000名程度の応募があったため、当初受講者を100人程度にする予定だったように見受けられますが、300人程度が受講するに至ったようです。受講するにあたって、オンライン上でテストを受講する必要がありましたが、numpyを利用した基礎的な操作を問うものでした。オンライン上で教育を受けるぐらい意識がある層には、全く問題にならないぐらい(差が付かない)の難易度です。私はPythonはそんなに書いたことがなく、業務で書いたのも受講中からですが、入力ミスが無ければ、全問正解だったと思います。時間もたっぷりありますので、ある程度のgoogle力があれば覚えてなくても答えられます。学習する環境はiLectというものを用いており、こちらにgithubからのOAuthでloginします。運営への質問や、受講者同士の議論はgithub上のissueで行われます。使い方や進め方等はレポジトリ上に書かれていたと思います。githubアカウントが必要です。iLectでは、クレジットが配賦され、1時間あたり2クレジットでVMを利用することができます。後述するlesson毎に40クレジット、後半は60クレジット(80クレジットだったかも)が割り当てられ、好きな時間にVMを起動して学習させていきます。flowバックエンド)のコードをいじって行います。K520のようでした。notebookでの学習ですので、かなり効率が良いです。learningを行うことができます。受講者が増えた影響で、VMがなかなか起動しないというトラブルに遭遇された方もいらっしゃったようですが、私は特に影響なかったです。私はほぼ休日しか学習できなかったので、そのせいかもしれませんが。実際には7lessonで構成されていました。修了条件はlesson2とlesson4における課題提出と、最終レポートの提出です。それぞれの学習内容は下記です。learningの基礎を概観する回です。one-hot表現や評価関数等の基礎的な説明と共に、ニューラルネットの構成要素を学びます。MNISTとCifar-10を用いて、CNNを使ってみよう、という回です。CNNの基礎を学習できます。lesson2ではCifar-10の画像分類が宿題でした。90%出している人がどのような実装なのか知りたいと思っています。ディープラーニングは結果が出るまでに時間がかかるので、デバックとか性能向上のためには、お化けのようなスペックのインフラを整える必要があることも、このとき分かりました。LSTM)飛行機の乗客数の時系列データを使って、RNNとLSTMを学ぶ回です。RNN系のニューラルネットワークの基礎を学ぶことができます。Attention)RNNの発展として、汎用性の高いSeq2Seqを用いて、英日翻訳を実装する回です。宿題としては、BLEUスコアの高さを競うものが出ました。このときは大して時間が取れませんでしたので、あまりサーベイもできず、Attention機構を組み込んだLSTMしか実装することができませんでした。結果は覚えていませんが、かなり微妙だったと思います。こちらももちろん入賞せず。5画像からキャプションを生成してみよう今までの応用で、MS-COCOのデータを用いて、CNN+RNNのニューラルネットを作成してみよう、という回です。このあたりから難しくなってきたなと感じた覚えがあります。6ニューラルネットに画像を生成させようGANを用いた画像生成の回です。ランダムノイズからそれなりの画像が生成される様子が見られて面白かったです。gymのゲームを用いて深層強化学習をする回です。ブロック崩しをやりましたが、与えられているサンプルコードで、iLectの環境で動かすと、16時間程度学習させて4個程度しか崩せるようになりませんでした。24時間程度学習させると、8個ぐらいは崩せるようになった覚えがあります。goがあのぐらいお化けスペックのPCで実験されていたのも納得しました。4~8枚にまとめて出してね、という課題でした。上手くいかなかったです。その話は別の記事にまとめられたらな、と思っています。基本的に私は自分でなんとかするの精神で生きていますので、特に不満は無かったです。learningの基礎を幅広く学ぶことができたので、運良く当選して良かったです。今緑本を使って勉強しているところです。そのような部分が分からないとイライラするタイプの人には微妙な講座かもしれません。アプリケーションを作製できることに重点を置いていますので、一つ一つの理論まで立ち入ったりはしません。最後になりましたが、もうすぐ懇親会があるのでそちらも楽しみにしています。紆余曲折あってメーカに就職。サーババックエンド側の担当になりました。好きなのは認知科学です。これからの時代、ネット上に個人の興味をアピールすべきと思っていたところ、木村君に拾われました。自分で書くことにしました。V1を使うあけましておめでとうございます。V1を使う上でのTipsを書きます。今回は修了者懇親会のレポートです。懇親会は東京大学本郷キャンパスの敷地内のレストランで行われました。前回少し書いた、最終課題について概要を書きます。技術的に詳しくは、また別の記事にしたいと思っています。私は「コナン君は年を取ると新一兄ちゃんになるか?」というテーマで課題に取り組みました。そこで感銘を受けた内容について書こうと思います。いう場合、GitHubを使用されているのではないかと思います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。解の一意性が成り立たない例についてざっくりと。解の一意性が成り立たない例についてざっくりと。アーカイブ2020年1月2019年12月2019年11月2019年9月2019年5月2019年4月2019年3月2019年2月2019年1月2018年12月2018年9月2018年8月2018年7月2018年6月2018年5月2018年4月2018年3月2018年2月2018年1月2017年12月2017年11月2017年10月Twitterツイート。