Webエンジニアが初めて機械学習に触れてみた話

Python入門者の集い #2 LT:5分

機械学習の知識0の状態からディープラーニングライブラリ「TensorFlow」に挑戦した話です。
数学やアルゴリズムにはほとんど触れていません。発表ではTensorFlowとは何か、何ができるかを伝えることに重点を置いているため、TensorFlowや機械学習を知っている方には物足りない内容かと思います。
TensorFlowや機械学習に触れるきっかけにしていただけたら幸いです。

【補足】
・Windowsには対応していないと記載していますが、Dockerなど仮想マシンなどを使用すれば実行可能です。
・私の環境では失敗しましたが、AmazonLinuxでも動作します。

【訂正】
・機械学習(最急降下法)と記載しましたが、書き方が不適切でした。学習の中で最急降下法を使っていますが、「最急降下法」自体はアルゴリズムなので「機械学習(最急降下法)」という表現は誤りです。

Transcript

1. Webエンジニアが 初めて機械学習に触れてみた話 泰昌平 @ShoheiTai
2. 泰昌平 スパイスファクトリー株式会社 事業部長 ・平成生まれ ・ペチパー。CakePHP、Phalcon、WPなど。 ・Pythonが好きで趣味レベルで色々動かしてます。 ・フロントエンドの開発、最適化が好き。 ・趣味はダーツ（ハード・ソフト）とバイク。 自己紹介
3. 前回のLTではこれを動かしました。 http://www.slideshare.net/shouheitai/pythongoogle-57553654
4. 機械学習の分野が好きな同期に勧められ TensorFlowを触ってみました
5. Q.TensorFlowを触ったことある人？
6. 今日の内容について ◦ TensorFlowの基本的な使い方 ◦ チュートリアルを動かしてみた話 ◦ 数学つらい的な話
7. TensorFlow ・Googleのディープラーニングライブラリ ・2015年11月にオープンソースとしてリリース ・Apache2.0ライセンス、商用利用可 ・GPU、CPUプログラミングに対応 ・TensorBoardで学習結果をWebで確認できる
8. なんか面白そう！触ってみよう！
9. TensorFlowをインストールしてみた Windows→TensorFlowが対応していない Mac→持っていない AmazonLinux(EC2)→普段使っていたPython環境で 2時間ハマり挫折。tensorflowのバージョン問題…？
10. ubuntuでインストール // Python環境 $ sudo apt-get install python-pip python-dev python-virtualenv // tensorflowの仮想環境 $ virtualenv --system-site-packages ~/tensorflow // 仮想環境の有効化 $ source ~/tensorflow/bin/activate // tensorflowのインストール (tensorflow)$ pip install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tens orflow-0.8.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
11. TensorFlowのコードを触ってみる
12. TensorFlowの書き方をざっくりと 1.データフローグラフをプログラムで組み立てる →変数の定義やモデル式、学習アルゴリズム 2.セッションにデータフローグラフ(結果のノード)を渡す 3.セッションで実行
13. 簡単な計算 >>> import tensorflow as tf >>> sess = tf.Session() >>> a = tf.constant(10) >>> b = tf.constant(32) >>> c = tf.add(a, b) >>> sess.run(c) # sess.run(a+b) 42 https://github.com/tensorflow/tensorflow#try-your-first-tensorflow-program を一部変更
14. データフローグラフ a b c add
15. データフロー （ノード、オペレーション） ・演算処理、定数を表す。 a b c add
16. データフロー （エッジ） ・データの入出力を表す。テンソルが流れる道筋。 a b c add
17. データフロー （テンソル） ・データ構造。n次元の配列。エッジの上を流れる。 a b c add
18. セッション ・データフローグラフ(結果のノード)を受け取り、非 同期に処理を実行していく。 ・セッションでrunするまでは処理が行われない。 ・CPU、GPUへ処理の振り分けなども行う。
19. 簡単な計算（再掲） >>> import tensorflow as tf >>> sess = tf.Session() >>> a = tf.constant(10) >>> b = tf.constant(32) >>> c = tf.add(a, b) >>> sess.run(c) # sess.run(a+b) 42 https://github.com/tensorflow/tensorflow#try-your-first-tensorflow-program を一部変更
20. Introductionを動かして 機械学習を体験する
21. Introduction https://www.tensorflow.org/versions/master/get_started/index.html
22. ここでやっていること # ランダムなx値を生成 x_data = p.random.rand(100).astype(np.float32) # 「y = x * 0.1 + 0.3」のデータを作成 y_data = x_data * 0.1 + 0.3 y = 0.1x + 0.3の「0.1」と「0.3」を 機械学習(最急降下法)で導き出す。
23. ここでやっていること loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) y = 0.1x + 0.3の「0.1」と「0.3」を 機械学習(最急降下法)で導き出す。
24. 学習過程 学習を繰り返していく度に 「0.1」と「0.3」へ近づいている！
25. TensorFlowを触ってみて ・機械学習の事前知識が必要。軽く触ってみるのも 難しい。。 ・数学的なアルゴリズムをプログラムで表現しやす くなっており、ソースを読むことで理解できる部分も 多かった。
26. ご清聴ありがとうございました
27. Credits Special thanks to all the people who made and released these awesome resources for free: ✘ Presentation template by SlidesCarnival ✘ Photographs by Unsplash TensorFlow, the TensorFlow logo and any related marks are trademarks of Google Inc