「PythonではじめるAI(人口知能)実装」ハンズオンを受けてきました。

講座
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2016/11/5(土)、「PythonではじめるAI(人口知能)実装」という0.5Dayハンズオンセミナーを自社で開催していたので、潜入してきました。目的は明確。

「pepperにPythonで機械学習させたい。」

pepper20161107

この澄んだ眼差しの純真無垢なロボットに機械学習させることは、1年以上前から資料も公開されていることではあります。

できればこんなことをPythonでやってみたい。でもPythonを書いた経験がない…という事で、とりあえず何となくPythonを使って機会学習をさせる手順みたいなものを掴んできました。

セミナー自体は有料だったので、あまり中身に関する事は開示しませんが、公開されている情報の範囲で学んだことをまとめておきます。

1. とりあえずPythonを知る

ドットインストールのPython入門を事前に見ておくように言われたので、素直に受講。

【旧版】Python 2入門 (全24回)
Google App Engineなどで採用されている、シンプルで習得がしやすいオブジェクト指向言語、Pythonについて学んでいきます。

セミナーは午後からだったので、当日の午前中に2時間位で全24回閲覧完了。さすがはドットインストール。

テンポ早めな講座ではありますが、ハンズオンセミナー内でPythonに関する話は大体理解できたので、基礎作りとしては充分かと思います。

2. 開発環境について知る

ハンズオンセミナーでは「Cloud9」上でPython3を実行しました。

AWS Cloud9 Amazon Web Services
AWS Cloud9 is a cloud-based integrated development environment (IDE) that lets you write, run, and debug your code with just a browser.

ただまぁ、事前の学習環境(MacでPython2.7使いつつAtomでコーディング)でもまだいいかなぁとか。チームでの開発がメインではないので特にコード共有とかないので。

ただ、Anacondaは今後試してみようかなと思ってます。

HomebrewのインストールからpyenvでPythonのAnaconda環境構築までメモ - Qiita
Homebrew:「Mac OS Xオペレーティングシステム上でソフトウェアの導入を単純化するパッケージ管理システムのひとつである」 by wikipedia 追記:HomebrewはmacOSに加えてLinuxとWindows (W...

3. 線形分離について学ぶ

何気にこの話が、自分にとっては一番理解できてよかった話でした。逆にどれだけ今まで「教師あり学習」を上辺の概念だけで分かった気になっていたかということ。

高卒でもわかる機械学習 (1) 識別関数の前知識
教師あり学習 大量のメールがあって、それぞれ人間の目でSPAMかどうかが判定済みであるとします。 それらのメールの何となくSPAMっぽい2単語「主人」「オオアリクイ」に注目し、各メールにそれらの単語が何回出てくるかを…

一次関数グラフって、相関関係を考える為だけのものじゃないんですね…。真偽の判定に使える一次関数(識別関数)を機械側で導き出すのが、機械学習であると。

そしてこの「高卒でもわかる機械学習」シリーズは本当に分かりやすいです。

4. ニューロンについて学ぶ

これについてはまぁ過去にウチの部下がまとめたやつを参考に。もしくは、前述の「高卒でもわかる〜」かどちらか。

5. NumPyとChainerを使ってみる

ここまで言語と機械学習の基礎を学びつつ、最後にいよいよPythonで機械学習を始める雰囲気になってきました。多次元配列や行列をサポートするPythonのライブラリ「NumPy」と併せて、機械学習の国産フレームワーク「Chainer」をインストールして使ってみます。

Chainerを使って、AND / OR / NAND / XORの条件を与え、単層と2層パーセプトロンで学習結果を比べてみたり、値を変えて変化を見たり。

4時間半程度のセミナーなので、コードをガリガリ書けるところまでは当然いかないまでも、実装方法をソースで追えたのは中々よい体験だったなと。機械学習を体得するにあたり、他にも気になるワードがいくつかあったのですが、まぁまた自分で試してみながら、1つ1つ咀嚼していこうと思ってます。

勾配降下法の最適化アルゴリズムを概観する | POSTD
勾配降下法は、最適化のための最も知られたアルゴリズムの1つです。これまではニューラルネットワークを最適化するのに最も一般的な方法でした。このブログの投稿では、実際にアルゴリズムを実行する際の助けとなるよう、勾配降下法を最適化する異なったアルゴリズムの動作についての洞察をしてみたいと思います。

本講座は、12月3日に大阪でもあるようなので、ご興味持たれた方はぜひ受講してみてください。

イベント・セミナー一覧 |IT・ものづくりエンジニアの転職・派遣求人情報なら【パソナテック】
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