Rain技術情報などを不定期で投稿していきます。learning機械学習は、コストが掛かったり環境構築が面倒だったり、なかなか始める気になりません。機械学習を「始めない理由」を排除していきましょう。Colaboratoryというサービスがあります。K80相当のGPUと、13GBもの豊富なメモリを使うことができます。機械学習に必須と言ってもよいPythonとTensorFlowなどの主要ライブラリがデフォルトでインストールされており、すぐに機械学習を始めることができます。ほか、aptコマンドが利用できたりと、非常に拡張性の高い環境なので、これさえあれば学習用途の環境はすべて満たせるはずです。データセットを用意するのが大変Kaggleは、優れたデータセットを与えてくれます。現実に即した研究データが提供されているだけでなく、賞金が出るものもあります。機械学習の理論が分かり始めたら、狙ってみるのも良いかもしれませんね。基礎理論がわからない問題ありません。Kerasに関して言えば、機械学習のコードはわずか数十行で完結します。以下は、MNISTデータセット用の深層学習部分のレイヤコードです。metrics=['accuracy'])実際には、データクレンジングなどのコードを要しますから、このまま使うわけにはいきませんが、コードを見てみると非常に単純な気がしませんか?理論を学習する先ほどのコードを走らせてみるだけでも、何も知らない座学だけで学習していたときに比べ、頭に入ってきやすいことが分かると思います。ここで心理的な負担は驚くほど下がります。機械学習で学習すべきことは、先ほど挙げたコードのひとつひとつが「何をやっているか」「何故そうしたか」を紐解くだけです。Dropout関数は何か?と調べます。調べるうちに、「どうやらこれは過学習に効果がある」とわかります。次には「過学習とは何か?」を調べ始めるはずです。このように、各レイヤのコードをひとつひとつ調べるうちに、深層学習への理解は自然と深まっているものです。今の時点で数学を学びなおす必要はありません。今後、必要になったら学べばよく、必要になったときには、ここで調べた各層の意味を知っているだけでも、理解しやすくなるはずです。まとめ機械学習を座学、基礎理論から学ぼうとすると大変ですから、まずはやってみて、「こんなものか」と、心理的な敷居を下げることが重要です。記事は見つかりませんでした。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。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。