Tweetこんにちは!かわしま@食を楽しむエンジニアです。週末、以前から気になっていた秋葉原の老舗とんかつ店丸五(まるご)へ。特ロースかつにセットメニュー(ご飯/赤出汁/お新香付)を付けて二千円少々。ご飯お代わり出来ます。何回かに分けて、深層学習に関して書いていきたいと思います。旬なアーキテクチャであるTensorFlowを使って、深層学習の理解を深められたらと思います。自分自身もこのブログを通して勉強する身です。今回は、TensorFlowで深層学習を始めるのに、何ができるの?何が必要になってくるの?どう進めて行くの?等を概観して見ましょう。最初に関連する事をこまごまと。Learning)多層のニューラルネットワークを利用した機械学習のことですね。観測するデータに内在する本質的構造を捉えた情報表現を、データの学習によって獲得できます。これが、人間の脳の構造をソフトウェア的に模倣しているので、人工知能の分野で大いに期待されています。深層学習に関しての理論的な面を掘り下げたい方は下記の書籍があります。(近代科学社)こちらお勧めです。2.0のライセンス下でオープンソースソフトウェアとして公開した、機械学習向けのライブラリーですね。下記にTensorFlowの概要が記載されています。Ubuntuになります。手順は下記サイト参照。注意点としては、学習フェーズに置いて、膨大な時間とメモリーが必要になります。業務上必要なら、早めに上司に相談することをお勧めします。深層学習では避けられない、我慢するだけ時間を無駄にします。C++Tensorflowは、C++とPythonに対応しています。業務都合でもない限り、Pythonで良いのではと思います。Pythonは、豊富な組み込みデータ型と分かり易い構文、書き易く読み易い、少ないコードで多くのことを実現できるのが特徴です。PEP8Pythonコードのスタイルガイドです。自動チェック等が可能です。慣れてきたら、開発環境も色々考慮すれば宜しいかと。TutorialNumpyはPythonの拡張モジュールです。高速に行列演算できます。深層学習はひたすら行列の計算を繰り返します。行列計算を高速処理できることは重要です。深く理解しようとすると英語と数学が避けて通れないと思います。苦手な方は、必要性に迫られたら適時出来る範囲で頑張りましょう。簡単な本で良いので最尤推定法とベイズ統計の本を別途読んでおくと理解が深まるのではと思います。それでは、今回の本題。深層学習で、そもそも何ができるのか?TensorFlowのライブラリの中を見てみましょう。サンプルコードgithubにサンプルが色々あります。下に3つのフォルダに分かれています。一般物体10種類の画像認識。:英語からフランス語へ機械翻訳サンプルコードからは画像認識や機械翻訳が出来るのが分かります。深層学習で何が出来るのかは分かって来たけど、TensorFlowで深層学習を始めるには、どこから始めれば良いのか?TensorFlowには、非常に良く出来ているチュートリアルがあります。どのような項目があるのか、見てみましょう。embeddingsとも言う)が有益なことを学ぶ。word2vecモデルを使う再帰型ニューラルネット(RNN)の入門コースRNNのチュートリアルの次はこの機械翻訳。sequence-to-sequenceモデルを使う。機械学習とは無関係だが、TensorFlowでマンデルブロ集合を扱うこちらも機械学習とは無関係の例。world」と書かれています。それでチュートリアルも最初の例はmnistを利用しているのですね。最初は順番通りに進めて、慣れてきたら、興味のある箇所に進むのが良さそうです。2012のコンペ(ILSVRC’12)で大差で優勝。終わりに深層学習分野は研究が盛んです。今後も新しいネットワークモデルが生み出され、Tensorflowにも反映されて行くのではと思います。現時点で出来ることは少ないですが、その将来性には大いに期待しています。今回、TensorFlowを使って深層学習を勉強すると、何が出来るのか、それをするにはどの様に学習を進めて行くのか、目的と手段が少しでも俯瞰出来たら幸いです。Inc.お知らせぐるなびでは一緒に働く仲間を募集しています。かわしま深層学習がメインのフルスタックエンジニア。週末は子供の頃より続けている剣道でリフレッシュしてます。美味しいお店探しも好きで、妻とよく食べ歩きをします。google.setOnLoadCallback(initialize);スターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。