AIに手を出してみる。TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ３

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。

前回は、「とりあえずは、前提を抑えた！」という、ことを書きました。

TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~

 今回は、「この本のChapter01に書かれていることをまとめました。」ということを書きます。

ほとんどの人は、何かを勉強する時に、無知な状態では、どの本が初級レベル、中級レベル、上級レベルなのか判断がつかず、いきなり、中級、上級のものを買って、あまりに説明の少なさに挫折するという経験をします。

Chapter01をイメージがつかめるまで繰り返し読んだところ、今回は、AI初級編の本（今の僕にはちょうどいい）を得ることができたとホッとしています。

Chapter01では、まず初めにAIについて覚えて置いて欲しい前提が書かれていました。

前回に記載しました以下のことです。

【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。

この本に書いてあることを仕分けすると機械学習モデルの３ステップを軸に以下のようになります。

数式でなく、TensorFlowのコードをベースに記載しました。

しかし、細かく理解するとキリがないし、今そこまで、理解できる頭でないので、このくらいのライトな認識であったほうが、覚えやすいし、使いやすいので、この認識で先に進みますね。

2017-07-18 00:23 画像更新