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ディープラーニングを 15分でさらり

おはよう!今日は人気のAIシリーズです。15分でAIを実体験!

今日皆さんに紹介するのは、ソニー社が提供するプログラミング不要の、ニューラル ネットワーク コンソール(長!!)と呼ばれるクラウドサイトです。ではまずは15分AIを無料で試しましょう!

ニューラルネットワークとは、人間の脳内神経細胞(ニューロン)とその神経回路網を人工的に数式モデル。機械学習(マシーンラーニング)と呼ばれる手法のひとつ。

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その1) Neural Network Consoleでサインイン

なまえと最低限の情報でOK。

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最初のページはダッシュボード。プロジェクトを選択して雛形を見よう。

その2) 雛形を選んで、文字認識の学習するよ

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サンプルプロジェクトはたくさんあるよ。目的やカテゴリ、又はデータセット(アルゴリズム別)でも選択できるよ。
今回はとってもシンプルな文字認識「01_logistic_regression.sdcproj のサンプルを選んだよ。

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その3) 学習結果から文字認識(推論)しよう!

サンプルプロジェクトが読み込まれたね。グラフィカルでわかりやすい画面だね。簡単に言うと手書き文字認識データセットの1x28x28のモノクロ手書き文字画像(4と9の画像)が読み込まれるよ。その手書き文字が「9」かどうかの判別を行うためのネットワーク(Sigmoid)が読み込まれていることを確認。

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画面右上のコントローラ「実行」を押すと「学習」が始まるよ。
PS: AIの「学習」とは、人間が勉強するのと同じで、たくさん「4」や「9」を読み込ませるよ。「9」と覚えることでコンピュータが「判別(推論)」ができるようになるよ。

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学習が終わるとTRAININGタブにて、学習の進捗状況が学習曲線と共に表示。クラウド(CPU実行)上で3分ほどかかったよ。
PS:複雑な学習や、たくさんの画像や音声を取り込みたいときは「コントローラ」のNVIDIA**等を有料で使えるよ。

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難しい説明はさておき、学習曲線(グラフ)の横軸(Epoch)は最適化の繰り返した世代だね。深いとError(ミス)が減るよ、でも時間もかかるよ。縦軸(Cost)は最適化段階で学習データ、評価データそれぞれにおけるロスした値を示しめしているよ。要は図のように右に移動(世代数の増加)するにつれて、従いCost、Errorの値が下がっているので、正しく最適化(文字認識)が出来ているね。

その4) 文字認識の結果を見よう!

次に画面左上の「評価」タブを選択し、「実行」ボタンをクリック。数分で学習データから文字認識(推論・評価)結果がでるよ。

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無事「9」と「4」を評価値(無関係0.0 ~そっくり1.0の数値)でコンピュータが答えをだしているね。枠線の画像は「0.9955」「0.9705」「0.9906」など「そっくり1.0」に近いね。反対に「4」の画像は、「0.0024」など数値が低いね。

最後に「評価」タブの「混同行列」を選択して、精度を見てみましょう。
「Accuracy」が精度「そっくり1.0」だね。

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 ニューラルネットワークの仕組みと構造
 一つひとつの人工ニューロンはシンプルだよ。それを多数組み合わせて複雑な近似するのが、ニューラルネットワークの特徴。一般的に、分類や回帰ができない事象では、従来型の機械学習手法ではうまくいかないケースも。そんなケースには、ディープラーニング手法がマッチ。ディープラーニングは、従来の機械学習に比べて飛躍的に認識精度が向上するケースもあるよ。
ソニー社のAIクラウドサービスの特徴は以下を解決するサービスだよ。
- Python数式を学ばないといけない 
- ネットワーク構造やパラメータを変更,コーディングで試行錯誤
- 学習した何十種類ものニューラルネットワークの管理に苦労
- ニューラルネットワークのチューニングを自動化したい
- 開発環境の構築に手間と費用がかかる
無償は10時間だけなので、時間が取れる日に試してね!


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まとめ

ソニー社のクラウドサービスで、数学や数式を丸暗記せずに、雛形を使いながら10分でディープラーニングの学習から推論(評価)できたね。

今後もAIやディープラーニング、マシーンラーニングなどの最新技術を文系の方向けにシンプルかつ実用的に情報共有します!もし記事が良かったらスキとフォローをおねがいします!リクエストも待っています!

by 投資家エンジニア マット

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#ディープラーニング #機械学習 #AI #Python #NNC


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