[2016年08月04日 ]
株式会社KSKアナリティクス
人工知能を実現する技術、従来の機械学習を超えた新たな技術としてディープラーニング(深層学習)に注目が集まっています。ディープラーニングは自動運転カーや囲碁ソフト、医療診断、音声検索アプリなど、身の回りの様々な仕組みへ実装され活用されています。
Google Trendによると、「ディープラーニング」と「人工知能」は一緒に検索される頻度の高いキーワードであり、非常に難しく・複雑、高価なイメージがあるためおいそれと実装できない技術だと考える方も少なくないでしょう。
※人工知能、ディープラーニングなどの概念や活用メリットなどは別の記事で紹介します。
ディープラーニングが実務で使えるものかを試したいけれど、何か良いソフトは無いものかとお悩みの皆さまに朗報です!ディープラーニングを実装できるオープンソースのソフトウェアが公開されています。例えば、Google社の「TensorFlow」、Microsoft社の「CNTK」、Preferred Networks及びPreferred Infrastructure社の「Chainer」、アカデミック発の「Theano」「Caffe」などが挙げられます。
ここでは、Google社の「TensorFlow」にスポットをあて、ディープラーニングを実装する方法をご紹介します。
TensorFlowはPythonまたはC++言語で実装(コーディング)します。GPUを使って高速に処理させることができ、処理プロセスを「TensorBoard」機能を使って確認することもできます。また、GmailなどのGoogle社の各種アプリケーションに組み込まれています。
それではいよいよ、TensorFlowを使ってディープラーニングを試すことにしましょう!
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「主成分分析」とは、ビッグデータをはじめとした多変量データを統合し新たな総合指標を作り出し、多くの変数にウェイトをつけて少数の合成変数を作る統計手法である。ビッグデータ分析の現場などにおいて、多変量の情報をできるだけ損なわずに低次元空間に縮約する。多変量データを二次元や三次元データに縮約することで、データ全体の視覚化が可能となり、データのもつ情報を解釈しやすくなる。
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