Python 3年生 ディープラーニング ①

みなさま、こんばんわ🌜

今日の大阪はくもり⛅でした。

まだ蒸し暑いですね🫠

　
1 Python 3年生 ディープラーニング 1日目

本日から『Python 3年生 ディープラーニング』という本の学習の開始日でした。

 

いよいよ Deep Learning に入れると思うと、感無量です😊️✨

2 Deep Learning とは❓

「ディープラーニング」とは以下のような意味です👇👇👇

⭐ Deep Learning とは

ディープランニングとは、多層のニューラルネットワークによる機械学習の一種と言われています。これは、機械がデータを基にして、自分で学習する能力を持つことを実現させられる技術のことです。

参考 G-MEDIA

わかるような、わからんような…😅

🍀 機械学習との違い

「機械学習」とは、機械（コンピュータ）がデータを学習して、予測や分類を行う技術でした。

一言で言うと、「データの中に線を見つけること」です。

 

「ディープラーニング」は、

  1. 自ら学習する能力があること
  2. 複雑なデータを処理する能力が高いこと

という2つの点で違いがあります。

🍀 ディープラーニングの使用例

ディープラーニングは複雑な分類が得意なので、

  • 画像認識
  • 音声認識
  • 自然言語処理
  • 画像の自動生成
  • 音声合成
  • 文章作成

など、幅広い用途に使用されています。

🍀 ディープラーニングのしくみ

ディープラーニングは、人間の脳を真似て作られました。

しかし、脳についてはわからないことも多いので、完全に脳を真似ることはできませんでした。

🍀 ニューロンとパーセプトロン

ニューロンは「樹状突起」という突起と、「軸索」と呼ばれる長いケーブルからできています。

「樹状突起」から入力された情報が、「軸索」の末端から出力されています。

 

ニューロンのしくみをヒントに作られたのが、古典的な人口ニューロンの「パーセプトロン」です。

「パーセプトロン」は、ニューロンと同じように複数の入力を受けて、なにかの処理を行って、結果を出力する一種の関数です。

 

「パーセプトロン」は1957年に、米国の心理学者だったフランク・ローゼンプラット（Frank Rosenblatt）博士によって作られました。

 

🍀 誤差逆伝播法

ディープラーニングが自分で学習できるのは、「誤差逆伝播法」によります。

 

「誤差逆伝播法」とは、何度も学習を繰り返していく中で、学習するたびに正解となるつながりを強化し、不正解になるつながりを弱めていくというしくみで、続けるとだんだんと正解率が高くなっていきます。

 

「誤差逆伝播法」は1986年に、米国の心理学者だったデイヴィット・ラメルハート（David E. Rumelhart）博士によって提唱されました。

 

意外にも「ディープラーニング」は心理学と関係が深そうですね😃

 

3 ディープラーニングを動かしてみる

Google Colaboratory で、簡単なプログラムを入力して、ディープラーニングを試運転してみました。

 

実際のプログラムでは、図で示した矢印が少しずつ右に伸びていました。

 

このグラフが右に伸びていく様子が、「ニューラルネットワークが学習している様子」とのことです😃

 

すごいですね😊️

4 パーセプトロンを作ろう

ワクワクした気持ちでページをめくってみると、次の2章でいきなり出てきたのは 論理回路 でした。

　

「論理回路」といえば、「基本情報技術者試験」の時に丸ごと捨てた領域でもあります😅

 

科目A試験で1問しか出ないわりにすんごい複雑で、解くまでにすごい時間がかかるので、諦めて勉強しませんでした。

 

お別れしたはずが、まさか「ディープラーニング」でまた出会うとは驚きです😅💦

　

いつもの写経（丸写し）で、パーセプトロンの関数を使って、データの分布を散布図にして視覚化してみました。

　

4種類の活性化関数を使って、グラフを作ってみました。

 

「活性化関数」には、

  • ステップ関数
  • シグモイド関数
  • ハイパーボリックタンジェント関数
  • ReLU（レルー）関数

と様々な関数があるんですね。

5 TensorFlow Playground

Google Colaboratory で、お試しでニューラルネットワークを動かしてみましたが、パーセプトロンがどんな動きをするのかはイメージが難しいです。

 

そこで、「TensorFlow Playground」という Google のオンライン教育コンテンツで、ニューロンの学習の様子を体験してみました。

 

「TensorFlow Playground」はブラウザから誰でもアクセスでき、▶ のボタンを押しただけでいきなり実行可能なナイスなサービスコンテンツです。

　

簡単な分類からスタートして…

　

色々といじって、難しい分類も挑戦してみました。

 

このような優れた教材を無料で使えるなんて、Google のサービスは本当にすごいなと思いました😃

 

今日はここまで❗

 

さすがに「ディープラーニング」となると、結構難しいので頭がパンクしそうになりました😅

　

最後までお読みいただき、ありがとうございました😄

また来てね～😄👋