先日、内定者の子を連れて機械学習の勉強会に行ってきました。

概要的な所は抑えていたつもりなので、実際の応用的な話しが聞けて面白かったです。

以下、内容まとめ。

メインテーマ：ディープラーニング

各自が30分持ち寄りで行う講義形式。

～感想～　※ずぶの素人目線なので細かい間違いはスルーで。

ディープラーニングの概要等は事前に勉強済みで参加。

・教師有り、無し学習

・ソフトというよりもハードウェアのスペック向上のおかげで活用レベルに達したという話

・人間ではそれ以上分類分けする事が出来ない世界に突入する？かも…

この辺りを抑えておけばOKな内容でした。

参加した結果、実際の活用方法やインストール手順、それらに伴うストレスを聞けてかなり身近な存在になった。

ただし、実際に活用する場合はITに関する知識というより、数学的な知識、センスの方が重要になってくると思われるのでこの辺り要勉強？

環境構築、フレームワーク関係はTensorFlow、Caffe辺りを抑えておけばよい。

言語はC++もあるが、基本的にPythonでコードを書く事が多そう。

参考URL

http://d.hatena.ne.jp/shu223/20160105/1451952796

また、テストデータ等の提供もあったりで、まず取り掛かる事は出来そう。

※車の認識も画像提供あり

http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/

Githubで色々とチュートリアルもあるそうです。

ハードウェアの観点では、実際に学習させるとなると

CPUよりもGPUが欲しくなるそうです。クラウドで使うと結構高い。

※買っても高いけど…

学習方法が英語文献メインなのが痛い所。

ＣＯＵＳＥＲＡ、ＵＤＡＣＩＴＹといった所が有名な自己学習サイトのようです。

前者は日本語もやや充実？

（一応覗いてみよう。）

また、実際にディープラーニングを活用したソフトの紹介もありました。

・毎朝体操

・PRIZMA

ディープラーニングとは少しずれるが「自然言語処理」という観点で

Fasttextというものが紹介された。

フェイスブックが開発したCPUで十分な速度を発揮する自然言語を分類できる開発環境。

オープンソース化され、Github上から入手する事が出来る。

（自然言語処理の分野は面白い！）

全体的な感想として

「使い道が難しい…」といった感じでしたね。

膨大な情報（テキストにしても画像にしても…）を扱う事が前提なので、

「そんなシーン無えよｗｗ」といったところか。何か身近なモノで活用できないか考えてみよう。

写真は最近はまってる野菜の酢漬けです。本文とは関係ありません。