機械学習ソフトH2O.aiの続きであり、H2O.ai上で、手書き数字認識MNISTのサンプルを実行してみます。3.14.0.7手順チュートリアルの写経を行います。Flowsをクリック。Notebookをクリック。画面左側に出てくるチュートリアル(英語)を実行してみます。上の行の右側の「すべて実行」ボタンをクリックします(これだけです!)。すると、以下のように学習が始まります。待っている間に私は寝てしまったので、何分かかったかは不明です。https://s3.amazonaws.com/h2o-public-test-data/bigdata/laptop/mnist/test.csv.gzというところから、MNISTのtestデータセットをダウンロードしたようです。ダウンロードしたデータのC785を、Enumに変更したようです。元画像が28×28=784のグレースケール画像なので、最後の785にラベルがありそれをEnumに変更したのだと予想します。Enumが何を示しているのかはなんとなくしか分かりません。整数なのかなと予想します。こちらも、https://s3.amazonaws.com/h2o-public-test-data/bigdata/laptop/mnist/train.csv.gzというところから、MNISTのtrainデータセットをダウンロードしたようです。詳細不明ですが、testデータと同様、C785を、Enumに変更したようです。Separateの意味はよく分かりませんでした。train.hex(trainのデータ?)のsummeryを表示したみたいです。60000行、785列となっています。28×28の0から255までのグレースケール画像の値と、そのラベルで785であり、画像とラベルのセットが60000個並んだ行列ということだと思います。Learning”を選択した後、ごちゃごちゃいろいろやっているようです。隠れ層は2層で、L1が128ノード、L2が64ノードなのだと思うのですが、間違っていたらすみません。モデルの可視化もしてくれると便利なのですが、そのような機能があるのかどうかはまだ調べて切れておりません。こちらは結果の出力、保存のようです。validation_loglossのグラフが表示されています。横軸がEpoch数、縦軸が損失関数の値となっています。validation”だそうです。縦(行)に、正解のラベルが記載されており、今回の機械学習モデルで判定した結果が横に並んでいます。上のtrainデータでは、本当は“0”である993個の画像のうち、992個を“0”と判定し、1個を“4”と判定しているので、Errorは0.0010となっています。MNISTサンプルコードの実行は以上となります。保存しないと消えてしまうので、とりあえず、画面左上のSaveボタンを押して、保存しておきます。後で、どうやって呼び出すのかはまだ私には分かりません。me”ボタンをクリックして、いろいろやっていくようです。2016/03/18→H2o.aiに関する数少ない日本語解説サイト。http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-tukey/2/docs-website/h2o-docs/index.htmlhttps://github.com/h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-docs/src/product/tutorials/dl/dl.mdhttps://github.com/h2oai/h2o-3/blob/master/h2o-docs/src/product/flow/README.md→こちらは、初めてH2O.aiを使用する人のための解説らしいです。http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/booklets/DeepLearningBooklet.pdfPDFファイルです。訳わからない数式がたくさん出てきます。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。