アラカン"BOKU"のITな日常

文系システムエンジニアの”BOKU”が勉強したこと、経験したこと、日々思うこと。

ディープラーニング

インプット画像を加工して出力する方法をGUIで体験:使い方10/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、画像データ・セットを加工して、出力の変化を遊んでみたいと思います。

機械学習用に大量のオリジナル画像データを作成する方法:ニューラルネットワークコンソール用

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)のディープラーニングの学習などに利用できる大量の画像データを作成してみます。

オリジナル画像で新規データ・セットを追加する:使い方9/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、オリジナルの画像を使って、新規データ・セットを作成します。

過学習の発生と過学習を抑制する技術をGUIで体験:使い方8/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、「過学習」がどういう状態なのかと、それを抑制する技術について試します

学習回数と学習単位による学習精度変化をGUIで体験:使い方7/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、学習回数や学習単位を変えることで、学習精度が変わっていくのを体験します。

適切な重みの初期値とOptimizerの種類と効果をGUIで体験:使い方6/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、重み(W)の初期値の与え方と、Optimizerの違いで学習精度が変わるのを試します。

同じCNNでも組み方で学習精度が変わるのをGUIで体験:使い方5/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、同じレイヤーでも組み方で学習精度が変化するのを体験してみます。

階層を深くすれば学習精度はあがるのかをGUIで実験:使い方4/ニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、ニューラルネットワークの階層を単純に深くした時に学習精度の変化を試します。

オリジナルテキストデータで新規プロジェクト追加:使い方3/ソニーニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)で、オリジナルのテキストデータ(CSV)を新規データ・セットとして登録してみます。

サンプルプロジェクトを元に変更・保存する方法:使い方2/ソニーのニューラルネットワークコンソール

Neural Network Console(ニューラルネットワークコンソール)でサンプルプロジェクトを変更して、別名で保存してみます。

ダウンロードとインストールとチュートリアル:使い方1/ソニーのニューラルネットワークコンソール

GUIで深層学習(ディープラーニング)の設計・開発ができる「Neural Network Console(ニューラル ネットワーク コンソール)」をインストール。

pythonで学習したグラフをJAVAで再利用する方法(3-3):Tensorflow入門の入門9/文系用

学習済モデルを、Tensorflow for javaで再利用する方法です。

pythonで学習したグラフをJAVAで再利用する方法(3-2):Tensorflow入門の入門8/文系向け

TensorFlowの学習済モデルをJAVAで使えるようにするためにマージする方法

pythonで学習したグラフをJAVAで再利用する方法(3-1):Tensorflow入門の入門7/文系向け

puthonで作った学習済データをJAVAで再利用するための保存の仕方。その1です。

学習済グラフを保存して、再利用する(python版):tensorflow入門の入門6/文系向け

学習済のパラメータを保存して再利用するところをやります。

ニューラルネットワークに潜れ層を追加して深くする:Tensorflow入門の入門5/文系向け

1層のみの浅いネットワークに、隠れ層をつけくわえて、ちょっとだけ深いニューラルネットワークにしていきます。

入力データをCSVファイルから読む機能を実装する。:Tensorflow入門の入門4/文系向け

CSVファイルからデータを読み込んで、浅いニューラルネットワークで学習しますよ。

シンプルなニューラルネットワークでテキストデータを学習する:Tensorflow入門の入門3/文系向

今回は、1層のみのシンプルなニューラルネットワークを、TenosroFlowで書いて動かします。 使うデータは、シンプルなCSV形式のテキストデータです。 今回は、主目的がネットワークを組むことなので、データはファイルから読み込むのではなく、ソースに直接…

定数・変数・プレースホルダの利用方法を理解する。:Tensorflow入門の入門2/文系向け

tensorflowでデータの保持に使う定数・変数・プレースホルダについて整理します。よくある簡単なスカラ型だけでなく、配列や行列などについてもあわせてやります。

グラフ・テンソル・オペレーション・セッションを理解する。:tensorflow入門の入門1/文系向け

tensorflowの重要な用語である、グラフやセッションなどを整理してみます。

初心に戻ってTensorflowの勉強をやり直さなきゃ駄目だわ!

ちょっと天狗になっていた"BOKU"が、初心に戻って、tensorflowの基本から勉強しなおそうと思ったわけを書いてます。

ロボットや人工知能と人間はうまくやってけますよ。きっと。

人工知能に仕事が奪われるとか過敏になる必要はありません。きっと、人と人工知能がなんとなく共存しながら、緩やかに仕事の種類が入れ替わっていくようになると思うからです。

人工知能/ロボットを人間の敵にするのは「人間」なんです。

人工知能やロボットは怖くない。怖いのは人工知能やロボットを、人を傷つける道具に使おうとする人間の方なんです。

専門用語ナシ!ニューラルネットワークの仕組みを15分で説明しろという無茶振りに対応してみた。

専門用語や数式・数学用語がでてくるとフリーズしてしまう人達相手に、15分程度の持ち時間で、専門用語は一切つかわず、ディープラーニングの仕組みを説明して理解させろという、相当に、無茶な依頼に対応する機会がありました。資料をつくったので、ブロ…

Numpyで前処理をして結果を、tensorflowに渡すパターンを試す。

今回は配列データを生成して計算するというのを、TensorFlowでやるとどうなるのかな?をやってみます。 感触をつかむための勉強ですね。 TensorFlowは「データフローグラフを使用した数値計算用のオープンソースソフトウェアライブラリ」だそうです。 本家の…

TensorFlowで足し算と掛け算をして、基本的な動きを確認する。

TensorFlowを動かす感覚をつかむために、足し算・掛け算などの基本的な演算をやってみます。 情報源は、こちらの本家のサイトにあるチュートリアルとかになります。 www.tensorflow.org 英語ですが、Chromeを使えば、比較的簡単に翻訳できます。 翻訳精度も…

おもちゃディープラーニングのPythonソースコードをGitHubにアップしました。

一旦ケリをつけたので、勉強の為に作った「おもちゃディープラーニング」をGitHubリポジトリに公開しました。 github.com 以降に、補足説明をしますが、今回の記事は、内容的に、pythonおよびGitHub、ディープラーニング等についての知識がある程度ある方で…

tensorflowをWindowsにインストールして動作確認する。

tensorflowを使ってみることにしました。まずは、Windows環境にインストールして使えるようにします。

ディープラーニングで何ができるのか?がなんとなくわかった日

調査兼勉強で、フルスクラッチでのディープラーニング実装に挑戦してみた訳ですが、やってみてわかったことをまとめます。 ディープラーニング実装をやってみる前に、知りたかったことは次の点でした。 人工知能(ディープラーニング)で何ができるのか? 人…

ディープラーニングの手書き数字認識率向上で試行錯誤した話の続き。

手作りディープラーニング実装で、正解率向上のために色々試みた事について書きます。 前回に引き続き、色々知恵は絞ってみたんですが、今回は「あまりうまくいかなかったこと」の報告になります。トホホ・・です。 全結合ニューラルネットワーク(ディープ…

ディープラーニング実装 手書き数字認識率向上のため試行錯誤した話

フルスクラッチで作ったディープラーニング実装で数字認識の正解率をあげるために試行錯誤の話です。 学習効率向上策であるオプティマイザの変更やDropoutなどの導入でどの程度手書き数字認識率が向上するかを試してみました。 最初に作った「とりあえず動く…

MNIST/手書き数字データの内訳とデータの構造などを分析してみた。

手作りのディープラーニング実装で実施した手書き数字認識テストの結果を分析してみた話を中心に書きます。 マクロ的に正解率何%だと言うだけではそこでとまってしまうので、不一致になったデータの傾向を調べてみたわけです。 前回の予告で、参考のために、…

人と人工知能が共存できる未来について考える

「オーグメンテーション戦略」という考え方について書きます。 「オーグメンテーション戦略」は、トーマス・H・ダベンポートと、ジュリア・カービーの2人が、ハーバード・ビジネス・レビューに2015年に書いた記事にでてきた言葉です。 この記事自体は、「人…

ディープラーニング+MINISTデータで数値認識結果を詳しく見てみる

手作りディープラーニング実装で手書き数字画像データ(MNIST)を使って手書き数字認識テストをやった結果を、掘り下げてみます。 MNISTデータの内容についての詳しい情報って、意外と見つからないのです。 テストをする時に、どのように構成されたデータな…

手作りディープラーニング。学習機能を実装してみたこと。

手作りディープラーニングで学習機能を実装した話を書きます。 勉強を兼ねて、フルスクラッチでディープラーニングの実装に挑戦中で、前回は推論部だけ作りましたので、その続きです。学習機能がないと、まったくのおバカ状態ですからね。 ディープラーニン…

手作りディープラーニング。推論部を実装してみた。

ゼロからディープラーニングの実装をはじめて、まず推論部だけ作ってみた話を書きます。 人工知能とかディープラーニングとか言ってますが、本で読んだり、フレームワークのデモを動かしてる程度の知識しかないのでは話にならないので、まず、手を動かしてみ…

ディープラーニングの勉強のすすめ方を検討してみた

人工知能については、ディープラーニングを中心に勉強をすすめようと思っています。今、旬ですからね。 とはいえ、できあいのフレームワークを使って勉強するのがいいのか、ゼロから実装に挑戦してみたほうがいいのか?判断がつきません。 なので、まず人工…