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AIに手を出してみる。TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 2

皆さん、こんにちは、こんばんわ。

His First Japan 合同会社 代表社員の字引淳です。

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前回に引き続き、以下の参考書をさらってみます。

 

前回は、ただインストールして学習環境の構築をしました。

「Dockerはいいなー。」って話をして終わりました。

 

今回は、「Jupyter」を早速使ってみます。

勇んで触って見たところ、何をしているのかは、プログラムを見ればわかります。

 

そこで、疑問点が出てきます。

『これって、機械学習なんだよね? 』

機械が何を学習しているのかがわからない。

ぱっと見、バッチ処理のように何かを処理しているだけのようにしか見えない。

 

他を見ても、以下同文。

 

とりあえず、初見だと、誰でも同じ疑問を持つと思う。

最初は誰でもそんなもん。そこで流し読みしたところを、慎重に読んでみる。

ちゃんと書いてある。

 

機械学習モデルの3ステップ】

  1. 与えられたデータを元にして、道のデータを予測する数式を考える。

  2. 数式に含まれるパラメーターの良し悪しを判断する誤差関数を用意する。

  3. 誤差関数を最小にするようにパラメータの値を決定する。

 

「・・・本書の主題でもあるディープラーニングを含めて、データの背後にあるモデル、すなわち、データを説明する数式そのものは、人間が用意しているという点に注意が必要です。」

 

機械学習だからといっても、全部機械がやってくれるわけではない。

それが、今のAIの前提。

前提を押さえないとわかるものもわからないね。