ディープラーニングの使い道とかを考える前に。 [プログラミング]
ディープラーニングのために高校数学を学びなおす予定。しかし、マイナーすぎたためかAmazonの福岡からお取り寄せになってしまった。今までは千葉かどこかだったんだけど、そっちに全部移行したわけじゃないよね。まぁそこそこ早く着くから、普通につくに格落ちするぐらいだろうけど、Amazonはプライム使わないとどうにも普通以下になってしまう可能性大ですね。
役所にも行かないといけないんだよなぁ。面倒くさい。自動更新してくれよ。ジジババは平気で生存確認もとらないくせによ～。役人の大半はクズレベルだからなぁ。役人の友達の同僚の話を聞いていると何となく腐っていることが知れる。んまぁ民間は民間でどうなの？という人もいるんだけど、人間は環境でなんとでもなるしねぇ。
さて、とりあえずChainerは入れたものの、使い方が全然やっていないのでどうしようもないねという話を以前しました。まぁ簡単にインストールができるのは敷居が低くていいやね。
ただRubyとかとは違って、日本で作られているというか日本人が作っているのに、初めから公式サイトは英語だったようです。
https://research.preferred.jp/2015/06/deep-learning-chainer/
http://chainer.org/
http://docs.chainer.org/en/stable/
まぁアカデミックな発表の場は基本的に英語ってのはあると思うけど、英語が辞書なしでもそこそこ読めるけど苦手な自分としては、日本語で読んで思考したいってのはある。それが仕事で金をもらえるとか、非常に有用な技術であった場合は喜んで読むんだけど、Macに辞書が入っていてもしんどいってのは変わらない事実で。
これを見て
http://docs.chainer.org/stable/
3Dっぽいアスキーアートで、ローグライクゲームできたら面白いかもしれんな。
使い方は先人が行ったものを見るのが一番早いわけで、番号の判別とかをどこかでしていたような。
http://d.hatena.ne.jp/shu223/20160105/1451952796
ん～Deep Dreamは目とかが気になって気持ち悪い。
GoogleのTensorflowではMNIST For ML Beginnersってのを解析するのがあるらしく、それをChainerでやりたい。まぁ素直にChainerのチュートリアルを見てやればいいんだけれど。
結局、これか
http://aidiary.hatenablog.com/entry/20140205/1391601418
これみたいなことができればいいなと思う。
http://qiita.com/supersaiakujin/items/bc05b9f329aca48329ac
MNISTが結局何の略なのかとかはよくわからないけれど、手書きの文字を判別するためのサンプルみたいなものが含まれているらしい。それをディープラーニングで判別しようって話らしい。って今更なんですけど、基本的なことみたいなので。
一応、ソースコードをそのまま載せているのでコピペで対応できそうかなと思っていたが、よく考えたらこの頃のChainerのバージョンと、いま自動的にインストールされるバージョンって違うし、最近のバージョンは大きく変わったって話も聞く。
とりあえず動かすことができるようになるようになろう、と思い立った。やっとインストールだけの状態から動けそうである。というか、動かないと始まらないというか、ハンズオンでやってこそのプログラミングだと思ったり。とはいえ、すでにあるソースを動かすというだけなんだが、インスコが簡単なだけに逆にハードル高そう。
人工知能もがちがちに専用コードを書く部分が少なくなっているのだろう。これは一般的には喜ぶべきことであろうと思う。でも、システム化がこれまで以上に人の仕事を奪うことになるのではないか、という一般的な予想も少し実感として感じもする。
役所にも行かないといけないんだよなぁ。面倒くさい。自動更新してくれよ。ジジババは平気で生存確認もとらないくせによ～。役人の大半はクズレベルだからなぁ。役人の友達の同僚の話を聞いていると何となく腐っていることが知れる。んまぁ民間は民間でどうなの？という人もいるんだけど、人間は環境でなんとでもなるしねぇ。
さて、とりあえずChainerは入れたものの、使い方が全然やっていないのでどうしようもないねという話を以前しました。まぁ簡単にインストールができるのは敷居が低くていいやね。
ただRubyとかとは違って、日本で作られているというか日本人が作っているのに、初めから公式サイトは英語だったようです。
https://research.preferred.jp/2015/06/deep-learning-chainer/
http://chainer.org/
http://docs.chainer.org/en/stable/
まぁアカデミックな発表の場は基本的に英語ってのはあると思うけど、英語が辞書なしでもそこそこ読めるけど苦手な自分としては、日本語で読んで思考したいってのはある。それが仕事で金をもらえるとか、非常に有用な技術であった場合は喜んで読むんだけど、Macに辞書が入っていてもしんどいってのは変わらない事実で。
これを見て
http://docs.chainer.org/stable/
3Dっぽいアスキーアートで、ローグライクゲームできたら面白いかもしれんな。
使い方は先人が行ったものを見るのが一番早いわけで、番号の判別とかをどこかでしていたような。
http://d.hatena.ne.jp/shu223/20160105/1451952796
ん～Deep Dreamは目とかが気になって気持ち悪い。
GoogleのTensorflowではMNIST For ML Beginnersってのを解析するのがあるらしく、それをChainerでやりたい。まぁ素直にChainerのチュートリアルを見てやればいいんだけれど。
結局、これか
http://aidiary.hatenablog.com/entry/20140205/1391601418
これみたいなことができればいいなと思う。
http://qiita.com/supersaiakujin/items/bc05b9f329aca48329ac
MNISTが結局何の略なのかとかはよくわからないけれど、手書きの文字を判別するためのサンプルみたいなものが含まれているらしい。それをディープラーニングで判別しようって話らしい。って今更なんですけど、基本的なことみたいなので。
一応、ソースコードをそのまま載せているのでコピペで対応できそうかなと思っていたが、よく考えたらこの頃のChainerのバージョンと、いま自動的にインストールされるバージョンって違うし、最近のバージョンは大きく変わったって話も聞く。
とりあえず動かすことができるようになるようになろう、と思い立った。やっとインストールだけの状態から動けそうである。というか、動かないと始まらないというか、ハンズオンでやってこそのプログラミングだと思ったり。とはいえ、すでにあるソースを動かすというだけなんだが、インスコが簡単なだけに逆にハードル高そう。
人工知能もがちがちに専用コードを書く部分が少なくなっているのだろう。これは一般的には喜ぶべきことであろうと思う。でも、システム化がこれまで以上に人の仕事を奪うことになるのではないか、という一般的な予想も少し実感として感じもする。
タグ：ディープラーニング
コメント 0