更新プログラミングど素人が、Windowsノートパソコン片手に機械学習で遊ぶ軌跡のメモです。間違っているところがあるかもしれませんが、このサイトは雰囲気重視で記載していきたいと思います。Cloud(SONY)を試して頂きますと幸いです。プログラミング未経験の方でも10分でサンプルを実行するところまでできると思います。Learning)とは、経験(データ)から自ら“学習”するようなコンピュータプログラムを実現するための理論と技術のことである。Takigawahttps://www.slideshare.net/mobile/itakigawa/ss-72983543機械学習とは、データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測することができます。診断治療ができるようになります。人間が満足できるかどうかは別として、コンピューターが、ゲームの相手や、話し相手になってくれるようになります。四次元ポケットを持っていないドラえもんも作れるようになるでしょう。Learningという手法が発見されたことコンピューター能力の向上インターネットの普及でビッグデータを集めやすくなったことにより、コンピューターでできることの精度が上がるようになったこと、また、2015年頃より、Tensorflowやchainerといった無料で使える機械学習フレームワークの登場により、ある程度のプログラミング素人でも、大量のデータと気合さえあれば、チェスの世界チャンピオンに勝てるコンピューターソフトを作ることができるようになったことが、2010年以前とは異なるところです。ライブラリ」(ニヤリーイコール機械学習ライブラリ)です。他のライブラリとの違いとしては、複数のGPUによる分散処理が得意らしいです。以下の文章が参考になります。LEARNINGが絶対のお勧めです。2019年現在.機械学習でどんなことができるのかGoogleColaboratoryを用いてオンラインで無料で機械学習プログラミングを行う、具体的な方法が記載されています。スライドや、動画を見ることから始めるのがおすすめです。以下のサイトのリンクのスライドを、上から順番に、片っ端から斜め読みするのがよいです。意味不明だったり、見たこともない(見たくもない)数式が出てきてもキニシナイで、とりあえず横になりながらスマホで50個くらい、スライドを流し読みしてみましょう。Learningコースを受講してみましょう(英語の動画、日本語字幕あり、無料)。Learninghttps://www.coursera.org/learn/machine-learningこの動画では、内容は本格的なことを、極力、初心者向けに分かりやすく解説されており、絶対にお勧めです。中でも、全世界で一番受講者数が多い講座(しかも無料)だと思います。この講座の解説や感想のリンク集を以下に作成しましたので、動画を見ながら、そちらも参考になさってください。CourseraのMachineLearning動画の解説や感想のリンク集その次に、以下の本を読んで行くことがおすすめです。本の読み方としては、1回目では理解しようとしないで、分からないところはさらーっと流して、とにかく最終章まで目を通し、概要をつかむ。1回目は、ちんぷんかんぷんかもしれない。2回目は、好きなところからソースコードをサポートサイトからダウンロードして実行。3回目以降に自分でコードを手書き入力、がおすすめです。機械学習初めての人に1冊だけおすすめするとしたら、まずはこれです。機械学習、ディープラーニングの概要と、python3での簡単な実装方法が解説されています。2017年5月現在、Amazonで絶賛人気中のDeepLearningの本です。Learning、機械学習の楽しそうな未来が分かり、また、全体を通してとても面白かったです。繰り返し詳しく読んで理解してみたい!そして、さらに実践用の本を購入して読んで、自分でもやってみたい!と思いを強くしました。大人気のことだけはあると思います。その他の本については、以下のリンクをご覧下さい。読みつつ、必要に応じてPythonというプログラミング言語と、Linux(主にUbuntu)のBashコマンドを勉強する必要があります。pythonの勉強方法としては、パソコンならpaiza、スマホならSoloLearnというアプリがおすすめです。SoloLearnは英語で、メールアドレス登録が必要ですが、無料ですし、多少英語が理解できなくてもなんとかなることが多いです。1冊くらい、python3の入門書を買って、軽く読んでおいてもよいと思います。notebook上でやるのが一番現実的だと思います。本を読んでいると、訳の分からない行列や微分の式が出てきたりしますが、ニューラルネットワークにおける、「順伝播法の計算のときの行列の積」と、「逆伝播法の計算のときの合成関数の微分法」くらいは出てきたときにちょこっと紙にポールペンで書きながらなんとなく理解したほうがよいとは思いますが、まあ、それらも含めて、プログラミングの際には数学をわざわざ勉強しなくても、なんとかなると思います。既存の機械学習フレームワークを利用するだけなら、超個人的意見としては、数学の勉強は時間の無駄だと思います。しても機械学習向けの数学の本を読みたいのであれば、以下の本がおすすめらしいし、たぶんそれで良いと思われます。Proのノートパソコンに、Anaconda3をインストールして、Python3.5を用いてコードを実行した経過を記載していました。(詳細は別記させていただきます。)プログラミングのほとんどは、環境構築が最初の難関です。World”と表示するまでのことです。4の開発環境を構築するのに3ヶ月かかりました。Colaboratoryという無料のオンラインTensorflow(Googleが発表した機械学習のフレームワーク)環境があります!多少の制限はありますが、ノートパソコン一つで、無料でGPUを用いた機械学習プログラミングを行うことができます。Colaboratoryで行うのが一番です。2017年時点では、以下のように記載していましたが、お金さえあれば、これからはクラウドでいろいろやっていく時代になりそうです。Proのノートパソコンを用いてコードを実行した経過を記載します。いうと、筆者は現在Macを持っていないからです。数十万円するパソコンに仮想環境以外でLinuxをインストールする財力もありません。MacやLinux(主にUbuntu)での環境構築方法はググればたくさん出てきます。2017年現在、プログラミングやるならMac、本気で機械学習やるならUbuntuといった雰囲気をひしひしと感じます。Proこちらがメインです。こちらのパソコンは廃棄してしまったので、2017年9月以降は使用予定はありません。8.1でPythonの始め方WindowsでのPythonの環境構築方法を以下にまとめましたので、初めての方はぜひご覧ください。以前のリビジョンバックリンク文書の先頭へ。