これからのモバイルアプリは「深層学習付き」になる？
Googleの「AutoDraw」は、手書きから描きたいものを推測してイラストを提案する。モバイルデバイスのアプリは、今後は深層学習技術を利用し、複雑で細かい操作をしなくても高度な作業ができるようにできるようになるだろう。 どうも世間では、7月22日に放送されたNHKのAI（人工知能）についての番組が話題になっているようです。 恐らく、AIについて誤解があるのではないでしょうか。多くの人がAIに対して抱くイメージは、鉄腕アトムのようなものです。ちょっと古いですかね。スターウォーズの「R2-D2」や「C-3PO」というと、多少は分かりやすいでしょうか。 自立していて、人の話を理解して、何でも答えてくれるというものです。これは「汎用AI」と呼ばれるもので、AI技術の究極の目標ともいえますが、いまだ実現されていません。 今、世の中に出回っているAIの多くは、「ディープラーニング（Deep Lea
ディープラーニングの仕組みと応用
脳の神経回路の構造を模倣 ディープラーニングは、大量のデータを学習するために、人間の脳の神経回路の構造を模倣（モデル化）した情報処理の仕組みであるニューラルネットワークを用いる。図3のニューラルネットワークは、「入力層」「隠れ層」「出力層」という3層で構成している。また、学習データは入力データとなる手書き文字の画素データと、正解データがセットになっている。 このニューラルネットワークのモデルを学習させるには、まず手書き文字画素データをピクセル単位に分割した上で、各ピクセル値を入力層に入力する。図3のモデルでは縦横28ドットで分割していることから、784個が入力層に並ぶ。 入力データを受け取った入力層は、受け取った値に「重み付け」をした上で、後段にある隠れ層のニューロン（神経細胞。CPUのような役割を担う）に伝達する。 同様に隠れ層の各ニューロンは、入力層から受け取った値をすべて加算し、その
「機械学習とは？」から始めるDeep Learning入門ハンズオンをやってみたよの巻 | いきあたりばったり
世の中の流れは早いっすね。早くて早くてアップアップですよ。 私はハンズオンズという名前の会を主催しています。 無視できないくらい世の中に広まってきたけど、仕事では使わないし、全くわからない。世の中についていけない・・・ というものをとりあえず触ってみる会です。 その第2弾(1回目はDockerでした)Deep Learningの入門編をやってみましたので、ブログに書いておきます。 1回目のDockerに関してはこちらの記事をどうぞ。 何を目的にハンズオンをやっているかも書いてあります。 毎回講師を呼ぶと決めているのですが、以前からもくもく寺Slackで仲良くしてくれている @hidetomasuoka さんがスッと名乗り出てくださったので特に何も苦労せず実現できました( ˘ω˘)人 DeepLearning編やりましょうか？ — Hideto Masuoka (@hidetomasuoka
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