皆さんこんにちは
菊池です。
今回は「機械学習」についての記事です。
以下のような人は是非読んでみてください
- 機械学習は専門じゃないけど、今作ってるプロダクトの価値を少しでもあげたい
- ハッカソンでの武器として軽く機械学習してみたい
僕は機械学習の勉強をしようと思ってはいつも三日坊主で終わってしまいます。
それでも、世の中では機械学習が流行っています。
機械学習の概念を簡単にいうと、「意味は特に考えず、単に機械的に、正解の確率の高いものを当てはめていく」やり方だ。例えば、翻訳の世界でいうと、「英語でこういう単語の場合は、日本語ではこの単語で訳される場合が多い」「英語でこういうフレーズの時は、日本語ではこういうフレーズで訳される場合が多い」と当てはめていくのだ。
引用元: iotnews.jp「機械学習とディープラーニングとは その１」
ハッカソンなんかに出ても結構機械学習をつかったアプリケーションを作っているチームがあって
うわああああああああいいなぁってなります
もはや機械学習ができないのにハッカソン出るって、ハンターハンターで例えると
まだ、念を習得していないのにキメラアントに挑む感じ・・・
ブリーチだと斬魄刀すら持っていない状態・・・・
勝てねえ・・
がっつり勉強して完璧に理解できなくてもツールぐらい使えるようになっておきたいですよね
なんとか乗り越えたいですよね
今回は画像のディープラーニングを行うためのツールを紹介していきます。
このツールを使えば一切コードを書かずに画像のディープラーニングを行うことができます
ディープラーニング(深層学習)とは、脳機能における特性をコンピュータでシミュレーションできることを目指した多層構造の機械学習の手法の一種であり、その他の機械が自分で特徴抽出ができる学習技術のことを言う。
ディープラーニングでは、第一層に情報が入ると何層かにわたりその特徴量による重みづけをし、人間の脳でいうニューロン同士のつながりの強さを変化させるように学習を繰り返していく。人間の脳神経回路を極めて真似をして情報分類する考えもとに基づいた技術である。
引用元: iotnews.jp「IoT関連用語集/ディープラーニング」
NVIDIA digits
NVIDIA製の「digits」というツールです。
「Caffe」というDeep Learningツールのための
開発ツールです。
NVIDIA DIGITS
このツール、ブラウザを使って
リアルタイムに学習状況をグラフで確認できたり、
学習結果を試す際に画像のURLを指定してテストできたりするんです。
すごい・・
今回はdigitsを使って実際に学習させてみたかったのですが・・
今回はツールの導入方法をご紹介します。
実際に使ってみる記事は今度書きます。
導入
こんな記事がありました
「DIGITSをつかいたい」
読んでみると分かりますが割とめんどくさいですね
実はdockerのコンテナが公開されてます。dockerを使えば
簡単に構築できますね。
少し遊ぶだけならGPUもいりませんよ
（本気でやる人はいいGPUを積んだマシンに公式サイトの手順に従ってインストールしてください）
dockerをインストールして・・・
(dockerの使い方は省きます。便利なので是非覚えてくださいね)
ブラウザからアクセスすれば・・下のような画面が表示されるはずです。
お疲れ様でした。
dockerを使うと何か試したいときにサクッと動かすことができて本当に助かりますね。
dockerを使ってない人はdockerをせっかくだから使ってみてください
次回は実際に機械学習をしてみます！お楽しみに
