ITスペシャリストが語る芸術

-The Kay Notes-
SE、プログラマー、AI開発者、教育研究家、潜在意識活用研究者、引きこもり支援講師Kayのブログ。

NNC

当ブログは、第一期ライブドア奨学生ブログです。
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[2019/12/28]AI&教育問題専用ブログ、メディアの風を公開しました。
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ディープラーニングで重要なのはVBAだという理由

電気や電話が普及し始めた頃には、「わが社はそんなもの使わない」と言う経営者が多かった。
ワープロがオフィスに導入され出した時も、「わが社は心の込もった手書きでやる。ワープロなんぞ邪道」と言う人が沢山いた。
パソコンや電子メールが出てきた時には、部長さんや課長さんが「俺はそんなもん絶対使わんぞ。流行に踊らされる軽薄馬鹿ではないからな!」と・・・言った覚えのある人も、まだ元気かなあ(笑)。
そして、今度はAI(人工知能)である。
WIRED誌創刊者で世界の頭脳ケヴィン・ケリーは「今やっていることにAIを付ければいいだけだが、それをしないと必ず滅ぶ」と警告する。

ところが、書店に行くと、Python(パイソン)でディープラーニングをやろうって本がやたら多い。
ディープラーニングとは、複数層のニューラルネットワークを使う機械学習だ。
機械学習とは、AIがデータを読み込んで学習し、データの中に隠された法則性を見つけ出すことだ。
ニューラルネットワークとは、人間の脳をソフトウェアで模擬(シミュレート)したものだ。
Pythonは比較的新しい優れたプログラミング言語で、数学ライブラリが充実している等の理由で機械学習プログラミング(ディープラーニングプログラミング)に向いている。
2006年にディープラーニングが出来てから、AIは完全に実用になり、いまや社会のあらゆる場所に入り込んでいることに気付かない人もまだ多い。

だが、Pythonでディープラーニングをやろうとしたら、ほとんどの人は、そのPythonで挫折する。
プログラミングが得意な私だって、そんなの面倒で嫌だ(笑)。
最近私は、ソニーが無償提供している、恐るべきディープラーニング実践ソフトであるNNC(Neural Network Console)を使い、いろいろなデータでディープラーニングを行い、驚くべき結果を得た。
プログラミングなんて全くせず、活性化関数とか損失関数と呼ばれるものをコロコロ付け替え、ニューラルネットワークのデザインや層の数をコロコロ変えたり、それらをNNCに自動でやらせているが、これをPythonでプログラムしていたら、まだ1つの成果も出せていなかっただろう。
正直、活性化関数や損失関数の意味も知らなかったが、まずは使ってみれば良い。
そうしたら、後でそれらの関数の意味を調べれば、興味深いのでよく解るのである。
ところが、最初に、それらの関数の数学的な意味を解説されたら、シンドくて仕方がないと思うのだが・・・

ところで、では、ディープラーニングをやるのに何が一番大切かというと、ExcelやAccessだと解った。
それらが得意で、ディープラーニング用のデータを簡単に作成・加工出来れば、鬼に金棒どころの話ではない。
いかにディープラーニングが凄くても、使えるデータがなければ何も出来ないのだ。
ExcelやAccessでVBAのプログラミングが出来れば、最適なデータをすぐに作ることが出来る。
また、普段、ExcelやAccessを使い、データの扱いに慣れておけば、すぐにNNCでディープラーニングをやれるのではないかと思う。
逆に言えば、普段、ExcelやAccessでデータをいろいろに使い、データというものについてよく解っている者でなければディープラーニングがやれるとは思えない。
まず、VBAに熟達していれば、業務効率を数倍、数十倍、数百倍以上に上げられる。
そして、NNCを使えば、即座にディープラーニングがやれる。
ディープラーニング自体は別に難しいことではなく、単純な操作だ。
だが、それを、いきなりPythonでやろうなんて、私には無茶、無謀に思えるのだ。
ディープラーニングで使うデータをPythonで加工しようなんて本も見た。
だが、その加工前のデータは、Excelみたいなもので作っているはずなのだ。
そして、Pythonでそんな加工をするプログラムを見ていたら、もううんざりした。そんなの、ExcelやAccessで一発で出来るし、ことデータの現実的な扱いに関してはVBAが圧倒的に上で簡単なのだ。
そして、PythonはVBAより簡単なので、VBAが出来れば、必要な時にはPythonもすぐに使えるようになるだろう。
まずはVBAで高い給料を取りながら、NNCを使って、ディープラーニングで時代の最先端になろう。









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これが出来れば、今後の世界で勝ったも同然

「機械学習とディープラーニングはどう違うか?」
これほど、素人を困らせる言い方もないだろう。
違いなどない。
ディープラーニングも機械学習の1つだ。
簡単に言えば、機械学習のための現在、最も重要なやり方がニューラルネットワークで、ニューラルネットワークを複数(普通、4層以上)重ねて高度化するやり方がディープラーニングだ。
最初に述べたような言い方をしたら、素人は、機械学習とディープラーニングが全然違うものだと勘違いし、困惑することになるが、そんなことにも気付けない専門家は無視した方が良い。

現在、AI(人工知能)と言えばディープラーニングと言うくらい、ディープラーニングが一般的だ。
「ニューラルネットワークを4層以上にする必要もない」場合もあるのだろうが、いまや大抵のAIはディープラーニングだと思って良い。
ところで、そのディープラーニングを、Python(パイソン)というプログラミング言語で構築しようという書籍が多い。
それを、大抵は、GoogleのTensorFlow(テンソルフロー)や、日本のプリファード・ネットワークス社のChainer(チェイナー)という、「深層学習フレームワーク」と呼ばれる、ニューラルネットワークを簡単にプログラミングするためのライブラリを使うのだが、「機械学習の理解のため、Pythonだけを使う(当然、Pythonの豊富なライブラリは使う)」という本も少なくない。

だが、よほどPythonプログラミングの実力のある人でない限り、Pythonでディープラーニングをやろうなんて思わない方が良い。
いや、たとえプログラミングをかなりやっているとしても。
でないと、Pythonプログラミングだけにエネルギーを奪われ、ディープラーニングの理解や進歩はカタツムリが這うがごとくになり、せいぜい、子供騙しのことが出来るようになって自己満足するしかなくなる。

では、どうすれば良いかというと、ソニーのNNC(Neural Network Console)を使え。
ググればすぐに見つかる。
Windows用アプリ版と、Web版(クラウド版)の2種類がある。
共に無料で、使用に関して制限はない。ようやく、日本の企業もインターネット時代に相応しいことをするようになった。
Web版は通信状況がいつでも良好でないこともあり、私はWindows版を使っている。
これは、とにかく凄い。
ダイレクトにディープラーニングが解り、使えるようになる。
GUIで、活性化関数や損失関数(やれば解る)をぽいぽいと選べば(選べないなら基本形を使え)、一応のディープラーニングシステムが出来てしまう。
しかも、NNCに自動で構造を改良させることも出来る(す、凄い!)。
今のところ、日本語データ(フォルダ名やファイル名も含め)を使ってはならないことを、しっかり意識してやることだ。エラーの原因がそれである場合が多い。
私は、はじめ、Web版を使うつもりでWeb版の書籍を買ったが、上に述べた通り、Web版が使い難かったので、この書籍でWindowsアプリ版を使った。
少々、インターフェースがWeb版とアプリ版で異なって戸惑ったが、この程度の違いは自分で考えて解決出来ないようではいけないだろう。

「ソニーがAI?」って思う人もいると思う。
AIはGoogleというイメージがあるかもしれない。
だが、いまや、マイクロソフトも全く負けていない。
今、時価総額で、世界一はAmazon、2位がマイクロソフトで、マイクロソフトは、アップルを抜き去り、Facebookには差を付けている。
昨年、11月、12月は、マイクロソフトが1位だったのだ。Amazonとの差はまだ小さい。
GAFAという言い方は早くも古くなってきたのである。
そして、実はソニーもAIは強く、長く強力に研究開発に取り組んできており、スマートフォンなどでの実用的なものが、このNNCや、それに使われている深層学習フレームワークであるNeural Network Librariesで作られてる。
ソニーがずっとNNCを進歩させてくれるか不安な向きもあるだろうが、多分大丈夫だし、おそらく、他企業も、こんなものを作ると思う。
早く、ディープラーニングに馴染んでおけば、今後の世の中、勝ったも同然である。

尚、NNCを使うにしても、データの前処理や結果の活用で、結局、ExcelやAccessが役に立った。
ディープラーニングだけで完結する訳ではないのである。









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プロフィール
名前:Kay(ケイ)
・SE、プログラマー
・初音ミクさんのファン
◆AI&教育blog:メディアの風
◆著書『楽しいAI体験から始める機械学習』(技術評論社)


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