あらすじ
機械学習は人工知能を支える技術の1つです。本書ではRaspberry Piを使いサポートベクトルマシンや多層ニューラルネットワークを体験。機械学習の概念の理解を目指します。最後はディープラーニングの演習も! Scikit-learn(機械学習)、keras(ディープラーニング)、OpenCV(画像処理)を使用。演習用プログラムはダウンロードできるので、プログラミング経験なしでもすぐはじめられます。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。
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Posted by ブクログ
機械学習において、より高い正解率になる方法がどれかは、試行錯誤によって見つける。
ビックプロパゲーションによって、中間層のニューロン数、及び出力層のニューロンは自動で調整してくれる。
dropout 入力層のいつくかの入力をランダムに無効化することで、過学習を防止する
畳み込み層=特徴抽出 3×3のマスが、中列が明るい、左列が明るいなど。×32個の特徴について調べる。特徴の数は自動で決められる
maximampool
2×2のマス(プール)から最大の数だけを抽出する。誤差に強くなる。
機械学習には時間がかかるため、できるだけ入力するデータ数を少なくする。もしくは単回帰分析で特徴のあるマスについてだけ学習するなど。画像の余白を削るなど。
機械学習の種類
サイキッドランは機械学習用のパッケージ名
サポートベクトルマシン 平面点データを線で分類
単層ニューラルネットワーク(中間層なし)
ニューラルネットワーク(中間層が一層)
デープラーニング(中間層が2層以上)
Posted by ブクログ
シングルボードコンピュータRasberry Piでディープラーニングを走らせるというマニアックな試みの本。機械学習の理論的な解説はほどほどに、まずは手を動かそうというスタンスで書かれている。ラズパイ、機械学習いずれの初心者でも大丈夫。深掘りしたくなったらより詳しい本を手に取れば良い。
本書発売時の標準的な環境であるラズパイ４＋scikit-leran & kerasという構成で書かれているが、ラズパイ５とTensorFlowに対応したソースコードがサポートサイトにアップされているのでそちらを参照したほうが良い。
Posted by ブクログ
機械学習とはどういうものかを手軽に体験できた。
他の方も書いているが、本書はとにかく読者に優しい。Python で機械学習のコードを動かすなら、OS やハードウェア問わず多くの環境が利用できる。しかし、本書では環境によるつまづきを少なくするために、PC ではなく Raspberry Pi を利用する。
更に、対象読者を広く設定している。機械学習を全く知らない人はもちろん、Raspberry Pi を知らない人、Linux を知らない人までも想定されている。サポートサイトでは、サンプルコードがダウンロードできるだけでなく、出版後のライブラリ類アップデートに伴う修正など補足情報が充実しており、活発に、また細やかに更新されている。著者の、機械学習を一般に広めたいという情熱を感じた。
本書の方針としては、Raspberry Pi を用いて演習を行うことになっているが、自分は Mac に Python をインストールしてコードを動かしてみた。画像認識の章以外は、サポートサイトでダウンロードできるコードでそのまま動作する。画像認識の部分も、Mac に搭載のカメラを使うようコードを修正すれば実行できると思う。どこかでこれにも挑戦してみたい。
初歩的なものだと思うが、簡単に機械学習というものを体験できたのは良かった。
