機械学習をやってみた時のまとめ

AIが流行り、自分の流行りに乗ってみようと思い自分なりに色々とやって見ました。
その時のまとめ(一覧)です。

Python Tensorflow 〜初めての人工知能〜

機械学習を始めるのに「TensorFlow」というフレームワークを使うことにしました。調べてみるとPythonでやるのが着手しやすいと思ったのでPythonで初めてみることにしました。

Java TensorFlow 〜機械学習を始める(Mavenインストール)〜

TensorFlowのJava版をインストールした時の記事です。
Pythonと同じように、計算処理などを集約した「ライブラリ」を読み込み動かします。ここでは「ネイティブライブラリ」という言い方をしています。このネイティブライブラリはC言語で作成されたものです。これをJavaではネイティブインターフェースを使用することでJavaに取り込むことができます。Pythonと同じようなことをやっているということです。

Tensorflow Keras 〜初めてのKeras〜

TensorFlowの処理を学習するのに「数学的な知識」が必要なのでそれらをラップした「Keras」を理解する方が早道だと判断してKerasの学習をしました。その時の記事です。

Tensorflow Keras〜初めのトレーニング_1〜

TensorFlow Keras(Python)の学習を進めていき、とりあえず(詳細は分かっていないが)トレーニング(学習処理)を行いました。
ここで、機械学習に必要なデータの準備などを行いました。

Tensorflow Keras〜初めのトレーニング_2:前処理〜

TensorFlow Keras(Python)、用意したテストデータを読み込ませ(トレーニングして)処理の結果を眺めて見ました。実際には自分が作成したプログラムではなく、チュートリアルにあるコードをコピペして作成したものです。
そして。機械学習の大まかな概要が見えたような気がしました。

TensorFlow Keras 実行結果〜テキストの分類〜

TensorFlow Keras(Python)、テストデータを食わせて、学習処理を行いその結果を見てみた時の記事です。処理の結果を記載しています。
処理の結果で「〜%」のように出力されるのは理解できましたが、配列で答えが返ってきているのが理解できませんでした。

[TensorFlow Keras〜テキストの分類〜]()

TensorFlow Keras(Python)、テキストの分類ということで「映画の批評」を分類する処理を実行して見た時の記事です。しかし「ベクトル」とか「レイヤー」とか意味がわからずじまいでした。
とりあえずはやっていけば何か分かるだろうと思い。チュートリアルを進めて行こうと思い、半分は意地だけでやって見た時の記事です。

TensorFlow Keras〜回帰、準備から予測まで〜

この記事にある内容を実行して見て、何かを掴みはじめてきたように思いました。「回帰」とか意味がわからん(笑)」となっています(現在も)がどの宝庫に進めが良いかが少し見えてきたように思います。

まとめ

結局のところは「行列」とか数学的な言葉の意味を理解することが先決だと思いND4Jの学習を始めました。