概念から実装まで丸わかり!ディープラーニング特集

初めまして!AINOWインターン生の鴨居です。

大学院で情報系の研究をしながら色々なIT企業でインターンしまくってるIT大好き人間です。。

さて、今回は「ディープラーニング」についてもう少し詳しく知りたいな~とか、実際に実装までしてみたい!といった方々向けに、ディープラーニングに関してまとめられたスライドをご紹介したいと思います!

ディープラーニングってなに…?とか、そもそもディープラーニングと機械学習って何が違うんだっけ…?と感じている方はこちらの記事をお読みください

 

◆目次

 

① ディープラーニングとは

ディープラーニングの全体像について知りたいという方は下記のスライドが参考になると思います。

 

スライドをまとめると、ディープラーニングには下記のような特徴があります

  • 多層のニューラルネットワークを使用する
  • 特徴量を自動で抽出してくれる
  • 学習データが大量に必要かつ計算時間がかかる

 

お気づきの方もいると思いますが、ディープラーニングの概念を理解するためにはニューラルネットワークの知識が不可欠です…
ニューラルネットワークについて詳しくないよという方は下記のスライドやリンクに目を通してから、さきほどのスライドを読み直すと理解が深まると思います!

 

まだわからない…もっと感覚的に理解したい!という方はこちらを参考にしてください

 

ディープラーニングはニューラルネットワークの層を増やすことでより精度の高い結果を得ることができているのですね!
このような概念は昔から存在していましたが、マシンの計算性能の向上によって計算時間が短縮されたことがディープラーニング流行の大きな要因であるといえます。
ディープラーニングについてある程度理解できた(?)ところで、実際にどのようなアプリケーションに応用されているかについて紹介していきます!

② ディープラーニングって何に使われているの?

下記のスライドにいくつかの活用事例が紹介されています。

 

昨今話題の自動運転などにもディープラーニングが活用されているといわれています。特に情報量が多いデータを扱う画像認識の分野などで活用されており、医療画像の解析や表情による感情認識などさまざまな応用事例があります。

ディープラーニングは人間の脳を模したニューラルネットワークを多層にしたもので、自動運転や医療分野にも応用されているなんかスゴイ技術。。。これを使ってなんかやってみたいけど知識もないし絶対無理… と考えがちですが安心してください。多くの企業がディープラーニングに特化したライブラリを公開しており、これらを利用することで実際にディープラーニングを簡単に試してみることができます!

③ ディープラーニングを試してみる

下記のサイトを参考に試していきたいと思います。

なお本チュートリアルはMacユーザー向けです。(Windowsでもやりたい!!という要望が多い場合は対応しますのでコメントください)

Macでターミナルを開き、

$ pip -V

と入力し、pip がインストールされているか確認します。もし入っていなければこちら

今回は人気なフレームワークであるChainerを使っていきたいと思います!

まずはChainerをインストール

$ pip install chainer

たった1行でインストールできました!

今回は公式のサンプルプログラムを使用するので、以下のコマンドで自分のPC(ローカル)に丸ごと持ってきます

$ git clone https://github.com/pfnet/chainer.git

クローンした中に含まれていたプログラムを以下のコマンドで実行します。

$ python chainer/examples/mnist/train_mnist.py

 

プログラムの中身を簡単に説明すると、MNISTという手書き数字のデータセットをダウンロードしたあと学習とテストが行われ、最終的な識別精度が出力されるという内容です。

MNIST_sample

MNIST手書き数字画像の例
(参考:https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners/)

 

プログラムを実行してみると。。。

chainer_results

。。。

 

最終的な精度はなんと 98 %!やはり精度は高く出るようですね

今回は公式リポジトリにあるサンプルプログラムを実行したので、中身がよくわからないけどとりあえずなんかできた。。といった感じになってしまいましたが、ひとまずディープラーニングを使って結果を出すところまで出来ました!

今後はより実践的な実装チュートリアルや、弊社でのAI活用事例などもご紹介していきたいと思います!とりあげてほしい記事や技術ネタなどございましたら下記のフォームから送っていただければと思います!


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