カラー図解 RaspberryPiではじめる機械学習 基礎からディープラーニングまで ブルーバックス

金丸隆志(著者)

• 販売会社／発売会社: 講談社
• 発売年月日: 2018/03/15
• JAN: 9784065020524

商品レビュー

2025/01/14

シングルボードコンピュータRasberry Piでディープラーニングを走らせるというマニアックな試みの本。機械学習の理論的な解説はほどほどに、まずは手を動かそうというスタンスで書かれている。ラズパイ、機械学習いずれの初心者でも大丈夫。深掘りしたくなったらより詳しい本を手に取れば良い。
本書発売時の標準的な環境であるラズパイ４＋scikit-leran & kerasという構成で書かれているが、ラズパイ５とTensorFlowに対応したソースコードがサポートサイトにアップされているのでそちらを参照したほうが良い。

2023/07/19

金丸隆志「Raspberry Piではじめる機械学習」読了。ラズパイ を立ち上げ数年経ち何か楽しめる事ないかなと思って本書に挑戦してみた。Udemy やYouTubeで少しずつPythonを覚えつつ進めた。AIの開発の歴史を辿りながらSVMやNNを学べる構成で理解が深まった。何よりラズパイでジャンケンや数字当てができた時は心から感動した。途中つまづいた時関連のURLに質問したら著者の方から丁寧な返答を頂き大変助かった。この場を借りてお礼をお伝えさせて頂きます。ありがとうございました。

2022/05/19

機械学習において、より高い正解率になる方法がどれかは、試行錯誤によって見つける。

ビックプロパゲーションによって、中間層のニューロン数、及び出力層のニューロンは自動で調整してくれる。
dropout 入力層のいつくかの入力をランダムに無効化することで、過学習を防止する

畳み込み層=特徴抽出　3×3のマスが、中列が明るい、左列が明るいなど。×32個の特徴について調べる。特徴の数は自動で決められる

maximampool
2×2のマス(プール)から最大の数だけを抽出する。誤差に強くなる。

機械学習には時間がかかるため、できるだけ入力するデータ数を少なくする。もしくは単回帰分析で特徴のあるマスについてだけ学習するなど。画像の余白を削るなど。

機械学習の種類

サイキッドランは機械学習用のパッケージ名
サポートベクトルマシン　平面点データを線で分類
単層ニューラルネットワーク(中間層なし)
ニューラルネットワーク(中間層が一層)
デープラーニング(中間層が2層以上)