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Webエンジニアが初めて機械学習に触れてみた話

 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。

泰 昌平@ShoheiTai

June 02, 2016
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Transcript

  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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。
  5. 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。
  6. Credits Special thanks to all the people who made and

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