川合です。

テックスでは定番となりつつある早石直広さんによるAIセミナー。
今回はそのハンズオンシリーズの中で最も基礎となる内容でした。

ディープラーニングを使って、手書き文字を識別するのが今回のテーマ。

ディープラーニングによる画像認識は、ざっくり言うと、
例えば、イヌの画像ならイヌ、ネコの画像ならネコと、
正解となる「教師データ」を大量に用意して学習させ、
それを元にして、教えていない犬の画像や猫の画像を見せた時に
「それは犬です」「猫です」と判定させるもの。

セミナーでは教師データとして、ディープラーニング学習の定番である
「MNIST」という手書き数字のデータセットを使用しました。

・THE MNIST DATABASE
　http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

ディープラーニングの環境には、「Anaconda（アナコンダ）」という
Pythonの開発環境プラットフォームを利用して、そこにTensorFlowなど
必要なフレームワークやライブラリを設定しました。

・Anaconda
　https://www.anaconda.com/

環境の設定からセミナーで教えていただけたので、
自宅に帰っても同じ環境を作って復習できそうです。

まずは座学的にディープラーニングのしくみを解説いただいて、その後、
実際のソースコードを追いながら、どのように処理を進めていくのかを
解説とコードの実行を繰り返しつつ学んでいきます。

入門セミナーとはいえディープラーニングのしくみ自体が複雑ですので、
ときどき理解が追い付かなくなったりもしますが、
そんな時にすぐその場で質問できるのが、
対面式のハンズオンセミナーのいいところ。

さすがに「ディープラーニングのすべてをつかんだ！」とはいきませんが、
しくみや流れをイメージすることができたので、どんなことに使えそうか、
どういったハードルがありそうか、この先は何を学べばいいのかといったことが
かなりクリアになりました。

ディープラーニングを応用してできることは多岐に渡るので、
また応用編にあたる今後の講座も受講してみようと思います。