python前書きニューラルネットワークは、人工知能の多くのサブフィールドの1つであるディープラーニングの方法として使用されます。これらは、はるかに単純化された形式ではありますが、人間の脳の動作をシミュレートする試みとして約70年前に最初に提案されました。個々の「ニューロン」は層に接続され、ネットワークを介して信号が伝搬されるときにニューロンがどのように応答するかを決定するために重みが割り当てられます。以前は、ニューラルネットワークはシミュレートできるニューロンの数が制限されていたため、達成できる学習の複雑さが制限されていました。近年では、ハードウェア開発の進歩により、非常に深いネットワークを構築し、膨大なデータセットでトレーニングして、マシンインテリジェンスのブレークスルーを達成することができました。これらのブレークスルーにより、マシンは特定のタスクを実行する人間の能力に匹敵し、それを超えることができました。そのようなタスクの1つがオブジェクト認識です。機械は歴史的に人間の視覚に匹敵することができませんでしたが、ディープラーニングの最近の進歩により、オブジェクト、顔、テキスト、さらには感情を認識することができるニューラルネットワークを構築することが可能になりました。このチュートリアルでは、オブジェクト認識と数字認識の小さなサブセクションを実装します。labsによって開発されたオープンソースPythonライブラリを使用して、数字0-9の手描き画像を取得し、表示される数字の正しいラベルを認識および予測するニューラルネットワーク。このチュートリアルに沿って実践的なディープラーニングやTensorFlowの経験は必要ありませんが、トレーニングとテスト、機能とラベル、最適化、評価などの機械学習の用語と概念にある程度精通していることを前提としています。[機械学習の概要]をご覧ください。前提条件このチュートリアルを完了するには、次のものが必要です。[pip]、Pythonパッケージをインストールするためのツール、およびhttps://docs.python.org/3/library/venv.html[venv]、仮想環境を作成するため。認識プログラムを開発する前に、いくつかの依存関係をインストールし、ファイルを保持するワークスペースを作成する必要があります。3仮想環境を使用して、プロジェクトの依存関係を管理します。プロジェクトの新しいディレクトリを作成し、新しいディレクトリに移動します。tensorflow-demo次のコマンドを実行して、このチュートリアルの仮想環境をセットアップします。tensorflow-demo/bin/activate次に、このチュートリアルで使用するライブラリをインストールします。`ファイルを作成します。requirements.txtテキストエディタでファイルを開き、次の行を追加して、Image、NumPy、TensorFlowライブラリとそれらのバージョンを指定します。requirements.txtimage==1.5.20numpy==1.14.3tensorflow==1.4.0ファイルを保存し、エディターを終了します。次に、次のコマンドでこれらのライブラリをインストールします。requirements.txt依存関係がインストールされたら、プロジェクトの作業を開始できます。[MNIST]データセットと呼ばれ、機械学習コミュニティの古典です。このデータセットは、28×28ピクセルのサイズの手書き数字の画像で構成されています。データセットに含まれる数字の例を次に示します。[MNIST画像の例]このデータセットを操作するPythonプログラムを作成しましょう。このチュートリアルでは、すべての作業に1つのファイルを使用します。main.py選択したテキストエディタでこのファイルを開き、次のコード行をファイルに追加して、TensorFlowライブラリをインポートします。