Tensorflow2やってみます

皆さんこんにちは．座右の銘は「現物合わせ」、ヒラサカです．

さて、ヒラサカの専門は次のうちどれでしょう？

アナログ回路設計、デジタル回路設計、信号処理、にわかAVマニア、似非ソフト書き、リフォーム、アニメ、麻雀、3Dプリンター、カフェのマスター、洋酒、カレーライス、動物愛護、右翼、ブロガー

答えは、、、信号処理です．一番お金を稼いだのは信号処理だからそれが専門と言ってよろしかろう．

そして、今時の信号処理と言えば機械学習ってのが相場でしょう．

googleが機械学習ライブラリのTensorflowというのをリリースしています．お手軽にはpythonで動かすらしく、便利そうなので味見してみようと思います．

ところが、netを徘徊しても用語がさっぱりわかりません．

Colab、pip、docker、Keras、Jupyter、、、

なんだこの隠語は？ toolの名称らしいのですが唐突にいくつも繰り出されて困ってしまいます．

このままnetを徘徊してても埒が明かんと思ったので、珍しく入門書を買いました．謎の隠語を回避できると期待します．

３年ぐらい前だったか、機械学習の本を読みました．機械学習を上手に行うには次の様にニューラルネットワークを設計しなくちゃいけません．

１）畳み込みフィルタを設ける

２）同フィルタの出力を二値化する適切な関数を選ぶ

３）二値化データを適宜切り捨てる

４）１２３を多層化する  ＝ニューラルネットワーク

５）１２３４をいろいろ変えて、うまく学習できるニューラルネットワークを経験的に決める

という感じでした．

なので例えば手書き数字認識をするに適したニューラルネットワーク構造はどうたらこうたら、、、という論文が在ったりするわけです．

大雑把にいえば、優秀なニューラルネットワークをカット＆トライで決めるセカイです．でもそれはわたしの期待と違いました．人間の脳の発育過程では、赤ちゃんの頃は無意味でランダムに結線されたニューラルネットワークが在り、成長するにつれて不要な結線が消滅し有意味な結線だけが残ると云われます．そんな成長過程をも再現してくれるのが機械学習／深層学習なのだろうとの期待は崩れ去りました．それで機械学習への興味が薄れていたんです．

Tensorflowは名前がカッコイイので再度トライしてみようと思います．

連載になるかどうかは不明です．

＃エッジコンピューティングで機械学習、果てはAIへ進化などという夢が語られますが、計算パワー的にキツいんじゃないかなぁ．Jetson Nanoを試してみたくはありますけど、もう少し安価だと嬉しいかな．安いGPUを買ってCUDAはやるかも．

かしこ