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Deep Learning(人工知能、AI)始めました

機械に何か判別させたい場合ってありますよね。
たとえば、写真に映っているのがりんごなのかバナナなのかとか。
そういうのって、手で判別プログラムを書くと凄く大変なので、機械学習とかニューラルネットワークとかを使ったりします。
どっちも、たくさん学習データ(いろんなアングルのバナナとかりんごの画像)を与えて機械に覚えさせて、判別させます。
でも画像の情報全部を学習すると大変なことになるので、情報を抽象的な特徴にうまーく落とし込んで学習できるのがニューラルネットワークです。

ニューラルネットワークは人間の脳のシナプスの仕組みを真似して考えられたもので、一長一短はありますが、機械学習よりも優れていると一般には思われているようです。
Deep Learningというのは最近注目され始めた技術で(発案は大分昔ですが・・・)ニューラルネットワークの一種で、ネットワークのノード(脳でいうシナプス)を多層につなげたものです。

Wikipedia | ディープラーニング
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0

その認識精度は人間には到底及ばないものの、私達が機械に持っているイメージを大きく塗り替えるものがあります。
以下のように画像中の犬や帽子、テレビや果物などを初めてみる画像でも認識できます。

g_d_1.png
g_d_2.png
引用:Building a deeper understanding of images

GoogleやFacebookは既に活用していて、画像のタグ付け、分類で大きな成果をあげているそうです。
それが、個人でも使えるFrameworkとなっているので、最近入れてみて、自分もやってみました。

飛行機や戦車、色々と判別できます。
tank.jpg
airplain.jpg

猫や、その種類までも判別可能です。
初めてみる画像でも、斜めからのアングルでも遠目でも近目でも割と大丈夫です。
cats.jpg


Ubuntu14.04上でCaffeというFrameworkをGPU演算で使っているのですが、導入が鬼門なわりにWEBにまとまった情報がない(CPU演算はみなさんやられているようですが、GPUはあまりない)ので、また紹介しようと思います。

Caffe | Deep Learning Framework
http://caffe.berkeleyvision.org/

ではでは


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