[2016年08月22日 ]
アートとテクノロジーのオンライン学習サイト「Kadenze Academy」のTensorflowでディープラーニングを学ぶコース「Creative Applications of Deep Learning with TensorFlow」第2回目の課題をやりました。こちらに提出したnotebookを保存してます。
第2回目は、画像データを用いてディープニューラルネットを作り誤差関数、活性化関数、学習率、ミニバッチ等を学ぶような課題でした。前半のお題で使った1枚の画像データは愛犬の画像、後半の100枚の画像は前回同様アンジェリーナジョリーを使用しました。
前回は寄りのアンジェリーナジョリー、引きのジョリーが入り混じった画像で、特徴を捉えられず、のっぺらぼうのような不気味な表情を抽出してしまいましたので、今回は、より顔面にフォーカスして切り取り、紛れ込んでいたコーヒーカップはジョリーの顔面と入れ替えることで、なんとなく輪郭を捉えることができました。
最後に作成したグラフをさらに自由に探索するボーナス課題がありましたので、 tensorflowウェブサイトのこちらのチュートリアルの畳込み層、プーリング層、ドロップアウトを、作成した全結合層にくっつけて試してみました。その結果、浅黒い色からパステルピンクに変わる不気味なグラデーションを抽出してしまい、残念な結果になってしまいました。次の課題は残念なことにならないようにしたいと思います。
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「非構造化データ」とは、企業の基幹システムに保管されている構造化データに対し、日常業務で増える電子文書や紙文書、写真、動画、音声、Webコンテンツなど構造化されていないデータを指す。
データマイニング(Data Mining)とは、収集した大量のデータセット(ビッグデータ)に対して、各種データ解析技法(統計学/パターン認識技術/AI技術など)を駆使することにより、そこに潜む「相関関係」「規則性」「傾向」などの「価値のある有用な知見」を見つけ出すための手法を意味する。
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