ディープラーニングを勉強中

2018/10/20

久しぶりのブログ更新となってしまいました。最近は色々とやることがあって、なかなか更新する時間がありませんでした(;´･ω･)

主に何をやっているかというとディープラーニングの勉強です。

色々と機会があって最近はディープラーニングの勉強をどっぷりやっております。

今日は、ディープラーニングについて色々と記事を書きます。

ディープラーニングとは

ディープラーニングは機械学習の一種です。最近何かと話題の「人工知能」の性能向上に大きく貢献してくれるのではないかと期待されています。（というかもう既にしている）

上でも述べた通りディープラーニングは機械学習の一種ですが、これまでの機械学習とは考え方が異なるため、「（従来の）機械学習とディープラーニング」と区別して議論されることが多いです。

従来の機械学習は人間が定義した特徴量（学習データの特徴を数値化したもの）を学ぶのに対して、ディープラーニングはその特徴量自体も自信で学習できる、という違いがあります。

根本的に興味があるというのが最大の理由ですが、バイトで知識が必要になったというのがきっかけです。

会社に機械学習を扱える人がいないので、今から知識を蓄える必要があります。そのために私が勉強するというわけです。

う～ん・・・。

それは秘密です。

会社の情報をばらしてはいけないんですよ。

今はMNISTと呼ばれる手書きの数字文字をディープラーニングを使って認識させようとしています。

＠MNISTのサンプル

上の画像がMNISTのサンプルです。

見てわかる通り、各々の手書きの数字文字には癖がありますよね。これを機械学習を使わずに認識させようと思うと、難しいアルゴリズムを考える必要があるというのは容易にわかると思います。

なので、機械学習（ディープラーニング）を用いて認識させようというわけです。

MNISTはプログラミングの世界で言うところの「Hello World !」的なやつです。これができないと話になりません(>_<)

とりあえず、これをフレームワークなしでやろうと思っています。

もちろん本です。6冊ほど本を買って勉強しています。

もしもこの中でとりわけ1冊の本をオススメするとするならば、断然、「ゼロから作るDeep Learning」をオススメしますね。

普通、ディープラーニングというのはフレームワークを使います。しかし、この本ではフレームワークなどを一切使わずにPythonだけで作り上げています。

それにどんなメリットがあるのかというと、理解が深まるという点です。フレームワークを使ってしまうと高速で開発できる反面、アルゴリズムがブラックボックスになってしまって、原理が理解しづらくなってしまいます。

だから、ディープラーニングの入門者にはこの本はオススメです。私も今読んでいます。

私は今日から春休みに突入しました。春休みに力を入れて勉強しようとしていることは３つあります。

まずは、機械学習を重点的に勉強します。

以上です！

ノシ