高卒でもわかる機械学習 (0) 前置き
はじめに ディープラーニングとか熱いですよね。 ライブラリやネットサービスを使えばそういう技術を試すことはできるのですが、基本的な理論を知っておくのは大切なんじゃないかと思います。 しかし、本やネットの情報は大学初等レベルの数学の知識を前提としているものが多く、高卒の僕なんかには大変つらいです。 そこで、この記事シリーズでは、「こう言ってくれれば僕でもわかった」という観点で、機械学習の基本について説明みたいな事を書いていこうと思います。 「長いけど平易」な感じを目指します。 想定する読者層 読み手としては下記のような方を想定しています。 簡単な機械学習をスクラッチで実装できる程度の理解がほしい 高校くらいまでの数学の知識が何となくある 大学の初期で学ぶレベルの線形代数の知識がない 基礎を知ることで、ディープラーニングの本とかが読めるようになるといいな、と思ってます。 書くこと 下記の記事に
ニューラルネットによるパターン認識 - 人工知能に関する断創録
3層パーセプトロンと呼ばれるニューラルネットを用いたパターン認識のサンプルです。ニューラルネットがどういうものかという解説はまた後でしますが、ここではサンプルの遊び方だけ書いておきます。まあゲームではないんですが・・・ pattern_recognition.jar Pythonによる実装 多層パーセプトロンでMNISTの手書き数字認識（2014/2/5） 操作法 起動すると下のようなウィンドウが表示されます。 左側がパターン入力画面です。マウスでクリックするとセルが赤く塗りつぶされます。右側は情報パネルです。プログラムからの出力情報が表示されます。右下がコントロールパネルです。いろいろなボタンがあります。 まず0〜9までの数字の認識を試してみます。 パターン入力画面に上図の0のパターンを入力して追加ボタンを押してください。追加ボタンを押すと今入力したパターンが訓練データとして保存されます
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