ディープラーニングの簡単な例;線形回帰 | 無線LANオタクのつぶやき:spectrum-tech

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無線LAN関係の状況などをコメントしてゆきます。たまに、無線全般に書いてゆきます。見える化、脆弱性、セキュリティなど

1.はじめに

 7/19に「はじめてのAIプログラム学習キット」を販売開始して、大変好評を頂いております。学生の方から社会人の方まで大勢の方にご要望頂き、大変ありがとうございます。ディープラーニングのうち、今回はグーグル開発のTensorflowを使っております。そのうちで一番基本となる、線形回帰を説明します。言葉は難しいですが、ある入力と結果があり、その中の定数を学習して、その学習結果を試験に適用するもので、一番の基本です。

 

 

2.線形回帰

TensorFlow を使った 機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会) の資料が一番わかりやすいのでごらんください。

https://www.slideshare.net/ToruUenoyama/tensorflow-gdg

モデル式:y=a1x1+a2x2

(x1:リンゴ個数、x2:ミカン個数、a1,a2が単価、yが合計)

 x1、x2、yが既知で分かっていて単価を推定するものです。

 誤差関数を最小にして単価を求めてゆきます。

 難しそうですが、python、tensorflowの関数を使うと数十行のプログラムです。これが基本形で他のモデルも同様です。一度見てください。

基礎知識は、pythonと配列の基礎が必要です。私の例では、pythonを2か月かけました。基本は30時間位で大丈夫ですが、入出力のGUIの設計などに時間がかかりました。配列は、pythonのリスト、タプル、辞書を学習すればOKですが、慣れないと難しいです。チャレンジしましょう。他のディープラーニングもほとんどがpythonで動作しますのでこらから必須です。c++よりは簡単です。

3.問い合わせ先 

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・無線LANの専門調査会社として、セキュリティから電波までの無線LANの専門性を強みとしております。 

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