医療職からデータサイエンティストへスマートフォン用の表示で見る医療職からデータサイエンティストへ統計学、機械学習に関する記事をまとめています。Rディープラーニングは言わずもがな、機械学習の世界では名実ともにエースと呼んでいいほど有名なアルゴリズムです。人間の脳を模倣していると聞くと、なんだかSFの世界を想像しますが、実は案外簡単なアルゴリズムで成り立っています。今回は、そんなディープラーニングを出来るだけシンプルに、そして具体的にPythonとRで実装しながら理解を深めていきます。今回の内容はこちらの書籍を参考にしています。ある情報を入れるとそれが何であるかを判別するクラス分類です。クラス分類を扱える機械学習アルゴリズムはいくつかありますが、ディープラーニングは何がすごいのでしょうか?以前書いたロジスティック回帰モデルと比較をしてみましょう。www.medi-08-data-06.workここで今後のディープラーニングの理解のため、ロジスティック回帰モデルを以下のように表してみます。見なれるまでは少し混乱するかもしれませんが、表していることは単純です。言うところの層の番号を表しています。w1とw2はロジスティック回帰モデルで言うところの係数、w0は切片です。0.5以上の時にクラス1、そうでなかったらクラス2に分類するモデルでした。ちなみにこのシグモイド関数のような線型結合したものを変換する関数を、活性化関数(アクティベーション)、wのような係数を重み、切片に対応する重みをバイアス、一つ一つの丸(x1やz2など)をニューロンと呼びます。文字の右肩に乗っているかっこの数字は、ディープラーニングの層を表しています。ロジスティック回帰モデルとは、一層目のニューロンを線型結合して、二層目でシグモイド関数によって値を変換し、出力するという二層のディープラーニングモデルで表すことができます。風にして、見るからに非線形なこんな分類問題を解いてみましょう。