デジテック for YAMAGUCHI 事務局
けんちゃんのAI Quest攻略日記#14「ハンズオン講座(1日目)を開催しました」
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けんちゃんのAI Quest攻略日記#14「ハンズオン講座(1日目)を開催しました」

デジテック for YAMAGUCHI 事務局

こんにちは!デジテック運営事務局のケンタです。
本日は、やまぐちAI Questの開始から400日目です。キリの良い数字で嬉しくなります。攻略日誌も14回目を迎えることができました。
14といえば偉大な野球選手、沢村栄治の背番号、ジャイアンツの永久欠番です。この縁起の良さそうな数字にあやかり、AI Questパーフェクトを目指して攻略を進めたいと思います。皆さんやさしく見守ってください。
ぜひ最後まで読んでもらえると嬉しいです。
 
今回は、7月30日(土)にY‐BASEにて開催されましたやまぐちAI Quest「ハンズオン講座」の様子についてお知らせします。
 

はじめに

今回は、データサイエンス中級者向けの講座です。
画像処理Deep Learningの基礎を理解し、Kerasの実装方法Deep Learningのチューニング方法を知る』ことを目標にします。
10月の成果報告会までの間、Pythonを使用して高精度の予測モデル作成を目指して、分析コンペティションに挑戦しながら画像処理とDeep Learningについて学びます。
 
最初に山口県デジタル政策課長からご挨拶いただきました。
『山口県では、デジタル化を進めるために必要な技術やノウハウを身に付けた人材の育成を進めています。特に、AIは最も活用が求められている分野であることから、AI技術を活用した地域課題の解決や、新たな価値を創造できる人材の育成に取り組んでいるところです。本講座ではデータサイエンティストとしてご活躍の講師から直接ご指導いただけるまたとない機会です。ご参加の皆様には、AIの実装力を身に付けていただき、現在ご活躍の様々な分野において益々ご活用いただくよう期待しています。』
 

ガイダンス

今回の講座は、課題テーマが2つあります。
1つ目、「画像ラベリング!20種類」をテーマにコンペに取り組んでいただきます。画像分類モデルの精度向上を目指します。
「何をすればモデルの精度が上がるのか?」を試行錯誤する!
2つ目、参加者が自らテーマを決めて、そのテーマに関する発表をしていただきます。夏休みの自由研究みたいなものです。
(例:硬貨を見分けるAIを作ってみる、)
「画像分類」テーマを設定、データを収集、結果を発表する!

(Day1)10:00 ~ 10:40 モデリングのキホンの「キ」
      10:50 ~ 12:00 画像分析のキホンの「キ」
      13:00 ~ 14:00 画像分析ハンズオン
      14:10 ~ 16:20 Deep Learningのキホン
      16:20 ~ 16:30 まとめ


モデリングのキホンの「キ」

まずは、高田講師からモデリングに関する講義です。
少しだけ内容をご紹介します。キホンの「キ」の「一」です。
機械学習」は「AI」の一種で、データからパターンを学習してパターンを発見し、その結果を利用して将来を予測する手法のことです。「深層学習」(Deep Learning」はその機械学習の発展形となります。
機械学習は分析者が特徴量を教えてあげますが、深層学習ではデータは渡すから特徴量は自分で見つけてちょうだい!その代わりスペックはこっちで決めておく!となるそうです。面白いですね。

 

画像分析のキホンの「キ」

続きまして、画像分析のキホンの「キ」の「一」です。
画像分析には3つのタスクがあります。
基本は「画像分類」。何が写っているのか分類します。次に「画像検出」。どこに何が写っているのか判定します。最後が「画像セグメンテーション」。どこからどこまでがその物体の領域なのかを判定します。今回のハンズオン講座のテーマは「画像分類」です。
 
 

ディープラーニング入門

同じく、基本を少しだけご紹介いたします。ディープラーニングは「Neural Networkと呼ばれる機械学習手法の発展形」です。
それから、ニューラルネットワークとは「人口ニューロンを組み合わせたもの」で、「入力層」、「隠れ層」、「出力層」の3層で構成され、層と層の間にはニューロン同士のつながりの強さを示す「重み」があります。これが一定の閾値を超えると出力されます。
さらに、人口ニューロンとは「人間の脳内にある神経細胞とそのつながりを数学的にモデル化したもの」です。
精度を上げる為には、隠れ層の「入力数」と「層数」が重要で、目的となる関数を最小化(最大化)するパラメータを探索することが重要です。
という内容の講義が高田講師からありました。
 
 

Kerasによる実装

続いて、Kerasに関する講義です。
極々、掻い摘んで説明させていただきますと、Kerasとは機械学習をより簡単に使うためのライブラリです。機械学習やプログラミングに対する専門知識を持っていなくとも、短いコードで実装できるのが特徴です。
という内容の講義が池之上講師からありました。
 
 

まとめ/Day2までのお願い

本日は、モデリングと画像分析の基本、ディープラーニング入門、続いて、Keras実装に関する講義をいただきました。
私は、皆さんの邪魔にならないように静かに聴講させていただきましたが、かなりお腹一杯の内容でした。満腹です!消化に時間がかかりそうです。
 
高田講師から、本日学んでいただいたチューニング方法について、これから色々と遊びながら、たくさん試行錯誤していただきたい!
また、Day2までに、自由研究の課題を探しておいてください!
次回は、精度向上テクニックである「Data Augmentation(データ拡張)」や「移転学習」について学びます。
と説明したところで、本日の講座は終了です。

Let’s Enjoy Data Science!!!


あとがき・次回予告

今年も、昨年に続いて、現地に講師をお招きしてオフライン形式で開催することができました。講師の皆様ありがとうございました。
今回の講座は中級者向けです。難しい理由が2つあります。
まず、Deep Learningということで結構コードを書かなくちゃいけない!
コードの理論的な背景を把握するためには数学的知識が必要になる。
また、2つ目、何で精度が良くなったのかちょっと良く分かんない!これが結構厄介なので色々と試行錯誤してノウハウを貯めていただきたい!
高田講師からは、このような内容のお話がありました。
今回も楽しそうだな~、10月の成果報告会に向けて熱く盛り上がっていきそうだな~と思いつつ、今回はこのあたりで終わりとさせていただきます。
最後までお読みいただきありがとうございました。
 
「ハンズオン講座(Day2)」は、8月27日(土)に開催します。
次回は、その様子をお伝えする予定です。どうぞご期待ください。
 

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