人工知能もはじめます [人工知能(ディープラーニング)]
ずいぶん長いこと更新が遅れてしまいました。
この間、何をしていたかというと、今流行りの人工知能を使ってみたくてもがいていました。
しかも…最初の数カ月間はろくな成果もなく、ネットの記事を読んでもチンプンカンプンでした。
いきなりテンソルとかベクトルとか、内積とか言われたってこちとらチンプンカンプンです。
むしろ、わざとイジワルして難しく表現しているのではないか、と思ったほどです。
そうじゃなくとも、ある解説書とかでは、難しいところは端折って説明しやすいところだけ説明しているんじゃないのか？とか思いました…。
やっとやさしい表現で解説しているサイトを見つけたと思ったら、結局は文字認識の実験プログラムを紹介して終わっているとか…
あとは人工知能を使ったビジネスモデルの話ばっかりで…
なんだこの状況は…と混乱するばっかりです。
じゃあ、基礎から入るかと気持ちを切り替えて、解説書を手にしてみたら…
いきなり線形代数の話をされたって判りません…
確かに線形代数の話も大切だけど…そうじゃない、そうじゃないんだよ…
まずは、どんなものなのかを感覚的に判るようにしよう、と。
得意気に線形代数の話をする人はこのさい脇に置いといて、もう少しだけ判るようにしようと思います。
それと、せっかくなんで、自分でも体験してみましょうよ！
どっかの大学が公開している実験セットを動かして、「ああ、俺にはこんなの作れないよ」と内心でしょぼくれて終わらないようにしましょう。
なので、(行列とかは高校でしか習っていない)私が、自分自身で、よく判らないながらも人工知能を作れるようになるまでを報告していこうと思います。
目標は、「画像処理が出来る人工知能を作る」です。
【この画像は雰囲気です。これを作るわけではありません】
テキスト処理とかしません。
あとどこかの大学が公開しているような実験セットは、よっぽどの事がない限り使いません。
実験セットを動かしたところで、おもちゃのブロックを買ってもらったのに、そのおもちゃでかっこいい家を組み立てたのは親戚のおじさんで、「へー、こんなのも出来るんだ」で終わるのはもったいないです。
なのでなんとか簡単なプログラム(人工知能？)を作ってみて、どんな動きをするのか、やってみたいと思います。
また、使う人工知能フレームワークは「torch7」です。
ｃａｆｆｅとかｃｈａｉｎｅｒとかじゃありません。
はっきりいって、日本国内ではいろいろな情報がろくに集まらない人工知能フレームワークですが、ちょっとガンバって英語で検索していくと、意外にもなんとか答えが見つかります。
それと何でtorch7か…早稲田大学の石川研究室が白黒画像をカラー化できる人工知能を作ったのがtorch7です。それで、カラー化プログラムは物凄い複雑な処理をしていると思って見てみたら…たった数十行で動いていたんです。
なんなのこれ？ 物凄い複雑な処理をしてると思ったら、関数を呼び出してポン、みたいな感じで処理してます。このtorch7って絶対にすごいと思って、選びました…
使ってみると、人工知能モデルの構築や変更がとても簡単で、試行錯誤を繰り返しても手間が最小限で済みます。
ただ…ＭＡＣかｌｉｎｕｘでないとtorch7は動きません。
ｗｉｎｄｏｗｓに仮想環境を構築しても、学習済み人工知能モデルを使った処理は出来ますが、ちょっと複雑なディープラーニングは処理速度が遅くてすぐに限界が来ます。ここはまぁおいおいなんとかしていきましょう。
また、環境構築に関することは基本的に触れません。
何でかというと、とにかくあちこちに落とし穴があって、ネットの情報がろくに信用できないのです。
人工知能フレームワークのインストール、pathの設定、ＣＵＤＡの導入、ひとつふたつ解説したところであっという間に情報が古くなります。
なので、なんとか自力でtorch7のインストールまでは行ってください。(まずはＣＰＵだけで動けばいいので)
悩んでこのtorch7が動くようにした経験は、必ず後で役に立ちますので!
では、はじめます。
この本は画像処理に付いて詳しく説明しています。
特にプログラムを組めるけど、人工知能フレームワークはいまいち判らないという人にお勧めします。
「青い解説書」よりも説明に使う数式は最小限、ｐｙｔｈｏｎ3を使っての解説も判りやすくなっています。
この間、何をしていたかというと、今流行りの人工知能を使ってみたくてもがいていました。
しかも…最初の数カ月間はろくな成果もなく、ネットの記事を読んでもチンプンカンプンでした。
いきなりテンソルとかベクトルとか、内積とか言われたってこちとらチンプンカンプンです。
むしろ、わざとイジワルして難しく表現しているのではないか、と思ったほどです。
そうじゃなくとも、ある解説書とかでは、難しいところは端折って説明しやすいところだけ説明しているんじゃないのか？とか思いました…。
やっとやさしい表現で解説しているサイトを見つけたと思ったら、結局は文字認識の実験プログラムを紹介して終わっているとか…
あとは人工知能を使ったビジネスモデルの話ばっかりで…
なんだこの状況は…と混乱するばっかりです。
じゃあ、基礎から入るかと気持ちを切り替えて、解説書を手にしてみたら…
いきなり線形代数の話をされたって判りません…
確かに線形代数の話も大切だけど…そうじゃない、そうじゃないんだよ…
まずは、どんなものなのかを感覚的に判るようにしよう、と。
得意気に線形代数の話をする人はこのさい脇に置いといて、もう少しだけ判るようにしようと思います。
それと、せっかくなんで、自分でも体験してみましょうよ！
どっかの大学が公開している実験セットを動かして、「ああ、俺にはこんなの作れないよ」と内心でしょぼくれて終わらないようにしましょう。
なので、(行列とかは高校でしか習っていない)私が、自分自身で、よく判らないながらも人工知能を作れるようになるまでを報告していこうと思います。
目標は、「画像処理が出来る人工知能を作る」です。
【この画像は雰囲気です。これを作るわけではありません】
テキスト処理とかしません。
あとどこかの大学が公開しているような実験セットは、よっぽどの事がない限り使いません。
実験セットを動かしたところで、おもちゃのブロックを買ってもらったのに、そのおもちゃでかっこいい家を組み立てたのは親戚のおじさんで、「へー、こんなのも出来るんだ」で終わるのはもったいないです。
なのでなんとか簡単なプログラム(人工知能？)を作ってみて、どんな動きをするのか、やってみたいと思います。
また、使う人工知能フレームワークは「torch7」です。
ｃａｆｆｅとかｃｈａｉｎｅｒとかじゃありません。
はっきりいって、日本国内ではいろいろな情報がろくに集まらない人工知能フレームワークですが、ちょっとガンバって英語で検索していくと、意外にもなんとか答えが見つかります。
それと何でtorch7か…早稲田大学の石川研究室が白黒画像をカラー化できる人工知能を作ったのがtorch7です。それで、カラー化プログラムは物凄い複雑な処理をしていると思って見てみたら…たった数十行で動いていたんです。
なんなのこれ？ 物凄い複雑な処理をしてると思ったら、関数を呼び出してポン、みたいな感じで処理してます。このtorch7って絶対にすごいと思って、選びました…
使ってみると、人工知能モデルの構築や変更がとても簡単で、試行錯誤を繰り返しても手間が最小限で済みます。
ただ…ＭＡＣかｌｉｎｕｘでないとtorch7は動きません。
ｗｉｎｄｏｗｓに仮想環境を構築しても、学習済み人工知能モデルを使った処理は出来ますが、ちょっと複雑なディープラーニングは処理速度が遅くてすぐに限界が来ます。ここはまぁおいおいなんとかしていきましょう。
また、環境構築に関することは基本的に触れません。
何でかというと、とにかくあちこちに落とし穴があって、ネットの情報がろくに信用できないのです。
人工知能フレームワークのインストール、pathの設定、ＣＵＤＡの導入、ひとつふたつ解説したところであっという間に情報が古くなります。
なので、なんとか自力でtorch7のインストールまでは行ってください。(まずはＣＰＵだけで動けばいいので)
悩んでこのtorch7が動くようにした経験は、必ず後で役に立ちますので!
では、はじめます。
ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
- 作者: 斎藤 康毅
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2016/09/24
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
この本は画像処理に付いて詳しく説明しています。
特にプログラムを組めるけど、人工知能フレームワークはいまいち判らないという人にお勧めします。
「青い解説書」よりも説明に使う数式は最小限、ｐｙｔｈｏｎ3を使っての解説も判りやすくなっています。
初めまして、コメント失礼します！
ロシア語の勉強を始めたてでいろいろ調べていたらこちらのブログに辿り着き、ふむふむと思いながら読ませて頂いてます∩^ω^∩
管理人さんはロシア語だけでなく色んなことを学んでらっしゃるようですごいですね……
私も仕事でもなんでもなく、ただ「ロシア語に興味を持ったから」という簡単な理由で勉強を始めたので、参考にさせていただいてます！
という、自己完結の感想なのですが、これからも更新頑張ってくださいませ〜！
by shiori (2016-12-18 23:42)
>shioriさん
感想ありがとうございます！
「なんとなく」ではじめたロシア語は、気がつくといろいろと貴重な体験に繋がっています。
ロシア語関係も、今は情報がそんなに多くないのでこれからも続けていこうと思っています。
またぜひ遊びに来てください！
by dayan (2016-12-21 23:33)