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機械学習や人工知能とかいう事に興味ありで自分の教師なし学習？

2020.09.08

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機械学習や人工知能とかいう事に興味ありで自分の教師がいない場合、本で勉強してもなかなか上手く頭に入らない方も多いと思います。じぶんがいろいろな参考書を購入して思ったことは、本はあとで手を動かすことが大事でわからないことはその都度、調べたり参考書をめくったりするのが大事かなと思いました。

最初に参考書を最初から最後までペラペラめくります。そして出来そうなところからやってみる。難易度が低いのは機械学習の教師ありのライブラリを使ってみる方法です。

今では本を購入しなくても良いかなと思います。動画（ユーチューブ）で機械学習などの動画を片っ端見るということで事が足りる。

https://twitter.com/zip358com/status/1302428313512624128

じぶんがこの動画が分かりやすいと思ったのはチームラボの勉強会や筑波大学の講義などが分かりやすいかなと思いました。他にも機械学習や人工知能の講義などをアップしてたりするのでググってみて学習してみてください。

因みに殆どの人がしているのは賢い人達が作ったライブラリを使って、下記の2点のことをしています。
１．モデル生成し、そのモデルで未知なるデータを推測させてる。
２．ライブラリをチューニングしてモデルを生成したりするという事。

あくまでもイメージですが、難しいと思う前にまずは手を動かすことが大事です。

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phpばっかり触っていた人がPython触ってみて！？

2019.11.02

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phpばっかり触っていた人がPython触って
実際コードを書いてみて思ったことは、括弧（かっこ）が無いことで
コードが見ずらい、なれるまで時間がかかりそうです。
片っ端からサンプルコードを見ていてやっとなれてきたかなってところですね。
Functionなんかが入るとまだまだ怪奇です。
PythonのコードはPHPとは真逆で、感覚的にはnode.jsなんかと同じかなと。
web上での動作的な考え方もnode.jsに似てますね。
特にPythonは学術的なコードで計算式からグラフなどを表示するなどは
いろいろなライブラリーが存在していますし、ご存知かと思いますが
AI（人工知能：機械学習）には欠かせない言語の一つかなと思います。
ちなみに音声をグラフ化するのも簡単でした。下記のような感じで表示可能です。

タグ

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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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