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人工知能APIが徐々に浸透していく。

2017.06.20

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人工知能APIが徐々に浸透していく。
グーグルが人工知能APIに本腰を入れる、おそらく簡単に使用できる
ものは、今のところ有料だと思います、ただ今後、人工知能が浸透していくに
つれて、今まで有料だったAPIも無料で提供されるように
なるだろうと思います。
この頃、AIと言われているものは、三つ層に
分けることが出来るのだとか、人工知能、深層学習、ディープラーニングと
いう感じです、また、それぞれの学習方法もいろいろな手法が
あると言うことをわかりやすく解説している記事がありました。
記事を読みたい人はこちらを参照：GO
ちなみに人工知能の解説本やネットの記事を読むことで
なんとか、サンプルを動かすことは出来たのですけど・・・。
それ以降、学習していないですね、人工知能に学習させるまえに
自分をディープラーニングしたいこの頃です。

タグ

グーグル, サンプル, それぞれ, ディープラーニング, ところ有料, ネット, フリーライブラリ, まえ, 三つ層, 人工知能API, 参照, 学習方法, 手法, 本腰, 機械学習入門, 深層学習, 解説本,

機械学習：ディープラーニング（TensorFlow）をインストールしてみた。

2017.03.24

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yum -y install python
yum -y install python-pip python-dev python-virtualenv
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup#using-pip
上記を参照に機械学習：ディープラーニング（TensorFlow）をインストールしてみてください。
試しにイメージ学習（数字）をさせます。最初はエラー率が高いのですが徐々にエラー率が減っていきます。
自分はあまりメモリもCPUも積んでいない仮想サーバでしたが、何とか動きましたが
本気で機械学習をさせたい場合などは、それなりにCPUとメモリを積んでいないと
レンタルサーバー会社からサーバ負荷のため、停止させられる可能性がありますので
注意しないといけない点かもしれません。
学習後、数字の画像を与えるとで詰まるという方は、いろいろな本が出ているので
片っ端から読破するか、Netで調べるかになります。ちなみに今、じぶんは
片っ端から読破する方法を選びました。そこで気づいたのは、Pythonの言語を理解したほうが
良いということです。ノードが機械学習をする上で鍵になります！！
ということで?
時期を置いて続きを別記事として公開しますね。
！！(T_T)
https://github.com/tensorflow

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インフォメーションテクノロジー略してIT。

2016.11.14

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インフォメーションテクノロジー略してITなのですが
この分野の人材が足りない模様です。
昔から足りない足りないとボヤいているIT業界、
今後もぼやきは続きそうですね。
何故ならPGを理解することの出来る人材の比率が
変わらないからです。
なので、今後も人材は足りないとぼやき続けると
思っています。ただ、前から言っているとおり
人工知能が単純なプログラムなどは生成してくれる時代が
来るのではないかなぁと思っています。
操作や画の部分は人工知能が自動生成してくれる時代が
来ます。後は人工知能が生成したソースを人が手直しするという
ことになるのではないかなぁとか思っています。
そういう時代があと数年もすれば来ると思っています。
そうなってもやはり人材が足りないとボヤいているIT業界が
目に浮かびます。

タグ

IT業界, PG, インフォメーションテクノロジー, ソース, ディープラーニング, とおり, プログラム, ぼやき, 人工知能, 人材, 分野, 操作, 時代, 模様, 比率, 自動生成, 角川EPUB選書,