最近はChainerとか出てますが、友人のススメでCaffeを使ってみました。率直にいうと、「なにこれ、簡単すぎる!!」。画像を放り込んでCaffeにもぐもぐさせるだけで、チューニングしなくてもそこそこの精度が出る。ワタクシ、機械学習はツールの使い方を知っているだけで、理論の理解は概要レベルでド素人のミーハーです。そんなぼくでも出来たんだから、未来は明るい。インストールが面倒なだけインストール四苦八苦編はこちら。コンパイルがね、躓くと泥沼です。リンカエラー恐怖症になるかと思いました。~~そんなのいつもやってる事なので、大したことではない。~~データ集めるのが面倒なだけ正解データを集めるのがね、面倒です。どこからどれだけの量を取ってくるか、あるいは取ってこれるのかは、運です。~~そんなのいつもやってる事なので、大したことではない。~~チューニングが面倒なだけチューニングがね、ハードル高いです。概要レベルのド素人では分からないので、このへんの資料を穴が空くほど読みましょう。~~そんなのいつもやってる事なので、大したことではない。Learningと言えばGoogleさんがゴリゴリやってるイメージですよね。自分もやるためにはGoogle並の計算リソースが必要かといえば、そんなことありません。ぼくらでも手元のPCですぐに始められます。nVidiaが提供するCUDAをインストールしておけば、ツールのフラグを立てるだけでGPUを利用できる。これだけでCPUモードより数倍のスピードが出る。データセットの量などにもよるけど、お試しニューロンならiMacで一晩寝かせるだけで作れる。アイデア次第で充分面白いものが作れるツールやインフラは手元に揃っているので、あとはアイデア次第。問題は、「何を分類させるか」だけです。これはアプリ屋さんの得意分野のはず。近いうちに、どんどん賢いアプリケーションが増えるでしょう。スマホのカメラはますます大活躍、というわけだ。データ集めをがんばろうと思います。コメントをキャンセルコメントを入力してください。以下に詳細を記入するか、アイコンをクリックしてログインしてください。アカウントを使ってコメントしています。アカウントを使ってコメントしています。アカウントを使ってコメントしています。アカウントを使ってコメントしています。新しいコメントがついたらメールで通知。Blog.投稿先:キャンセル%d人のブロガーが「いいね」をつけました。