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ニューラルネットワークについていきなりTensorflowを使う前にワンステップづつやってみよう!

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TensorflowはGoogleが開発した有名なディープラーニングのライブラリだ。

すぐに誰でも最先端のディープラーニングが実装できるという点で実用性は高いが、私のように基礎を疎かにしてしまう人間には命取りなんじゃないかと思った。

 

確かにデータサイエンティストは使っているのかもしれない。

でも本当によくわからない人だったら、Tensorflowで”Hello World!”する前にもっとできることがある。(というかわざわざハローワールドする必要性なし)

 

実際に手書き数字を認識したりするのは面白いけれど、これをどう使うのか考えてから動かしてみたほうがよっぽど無駄がない。

 

たぶん殆どの人は機械学習など一般的には使わない。

AIやディープラーニングという言葉が先走ってあたかもなんにでも使えるようだが、実際は我々の生活においてディープラーニングをもちいたサービスを使うこともあるが実装はしないし、目にすることはまずない。

私もデータサイエンティストに憧れたときも一瞬あったが、データサイエンティストという称号が眩しいだけで実際、データを前にすると頭がくらくらしてしまうたちである。

 

私が腰を入れてやるきっかけとしては、仕事としてやる必要ができたからだ。

そうじゃなければやらない。(やらねばならぬ場所に身を置くのがいい)

 

一度Udemyで機械学習入門を修了しているが、完全に忘れていたのでもう一度やる前に、そもそもニューラルネットワークってなんだ?というところから改めて手を動かしていくことで、一つ一つのコードの意味、解釈を順をおってやっていこうと思い立った。

RNNやCNNといったワードが先走る前に、このサイトが良いと感じた。

qiita.com

Qiitaに書いている人の友人であるDennyさんが作ったJupiter notebookは以下のGithubから手に入れることができる。

github.com

基本的な理解ができたら、論文に出てくるような言葉も調べて理解出来るようになるし、後々良いことづくめだ。

よし、あなたも一緒にやろう!