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--- index.html [2017/06/07]
adash333 [機械学習って何？]
+++ index.html [2018/10/07] (現在)
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 多々間違っているところがあるかもしれませんが、このサイトは雰囲気重視で記載していきたいと思います。
+機械学習ってものを試してみたい！という方は、以下の動画を見ながら、Chrome上で、[[NeuralNetworkConsoleCloud(SONY)|Neural Network Console Cloud(SONY)]]を試して頂きますと幸いです。プログラミング未経験の方でも10分でサンプルを実行するところまでできると思います。
+<html>
+<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/6veueVVrVx4" frameborder="0" gesture="media" allowfullscreen></iframe>
+</html>
 =====機械学習って何？=====
+>機械学習(Machine Learning)とは、経験(データ)から自ら"学習"するようなコンピュータプログラムを実現するための理論と技術のことである。
+引用元 道具としての機械学習：直感的概要とその実際 Ichigaku Takigawa\\
+https://www.slideshare.net/mobile/itakigawa/ss-72983543
 >機械学習とは、データから反復的に学習し、そこに潜むパターンを見つけ出すことです。そして学習した結果を新たなデータにあてはめることで、パターンにしたがって将来を予測することができます。
 引用元 SAS Institute Inc.\\
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   *コンピューター能力の向上
   *インターネットの普及でビッグデータを集めやすくなったこと
-により、コンピューターでできることの精度が上がるようになったこと、また、Tensorflowやchainerといった、無料で使える機械学習フレームワークの登場により、
+により、コンピューターでできることの精度が上がるようになったこと、また、2015年頃より、Tensorflowやchainerといった無料で使える機械学習フレームワークの登場により、
-  *ある程度のプログラミング素人でも、大量のデータと気合さえあれば、例えば、チェスの世界チャンピオンに勝つことのできるモデルを作ることができる
+  *ある程度のプログラミング素人でも、大量のデータと気合さえあれば、チェスの世界チャンピオンに勝てるコンピューターソフトを作ることができる
-となったことが、2010年以前とは異なるところです。
+ようになったことが、2010年以前とは異なるところです。
 機械学習とは？機械学習でできること、今後実現されそうなこと\\
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 BY MICHAEL COPELAND · AUGUST 9, 2016\\
 https://blogs.nvidia.co.jp/2016/08/09/whats-difference-artificial-intelligence-machine-learning-deep-learning-ai/.
 =====Tensorflowって何のこと？=====
 Tensorflow（テンソルフロー、テンサーフロー）は、Googleが2015年11月に公開した「多次元配列並列演算ライブラリ」（ニヤリーイコール機械学習ライブラリ）です。他のライブラリとの違いとしては、複数のGPUによる分散処理が得意らしいです。\\
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 {{:pasted:20170602-004716.png}}
-機械学習入門 Hayato Maki\\
+お勧めのスライドは以下のリンクへ
-https://www.slideshare.net/mobile/hayatomaki9/litmachinelearning
 <wrap hi>
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 機械学習入門書を読みつつ、必要に応じてPythonというプログラミング言語と、Linux（主にUbuntu）のBashコマンドを勉強する必要があります。
-pythonの勉強方法としては、パソコンなら[[https://paiza.jp/works/python3/primer|paiza]]、スマホなら[[https://www.sololearn.com/|SoloLearn]]というアプリがおすすめです。SoloLearnは英語で、メールアドレス登録が必要ですが、無料ですし、多少英語が理解できなくてもなんとかなることが多いです。１冊くらい、python3の入門書を買って、軽く読んでおいてもよいと思います。実際のコードをかくときは、最初は、次のリンク先で紹介するjupyter notebook上でやるのが一番現実的だと思います。
+pythonの勉強方法としては、パソコンなら[[https://paiza.jp/works/python3/primer|paiza]]、スマホなら[[https://www.sololearn.com/|SoloLearn]]というアプリがおすすめです。SoloLearnは英語で、メールアドレス登録が必要ですが、無料ですし、多少英語が理解できなくてもなんとかなることが多いです。１冊くらい、python3の入門書を買って、軽く読んでおいてもよいと思います。実際のコードをかくときは、最初は、次のリンク先で紹介するGoogle Colaboratoryでやってみて、オフラインでやりたい場合は、最初のインストールが時間がかかりますが、jupyter notebook上でやるのが一番現実的だと思います。
+<wrap hi>[[colaboratoryで今すぐpythonを始める方法2018]]</wrap>
 <wrap hi>[[WindowsでPythonを始める方法2017年版]]</wrap>
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 =====このサイトではWindowsパソコンを使用します=====
-このサイトでは、Windows 8.1 Proのノートパソコンに、Anaconda3をインストールして、Python2.7またはPython3.5を用いてコードを実行した経過を記載します。(詳細は別記させていただきます。)
+このサイトでは、2018年8月までは、Windows 8.1 Proのノートパソコンに、Anaconda3をインストールして、Python3.5を用いてコードを実行した経過を記載していました。(詳細は別記させていただきます。)
-Windows 8.1上のVirtualBoxにUbuntu14.04をインストールして、TeraTermでログインして、使用する場合もありますが、ホストOSは全てWindows8.1またはWindows7となります。
 プログラミングのほとんどは、環境構築が最初の難関です。環境構築とは、自分のパソコンの画面で、そのプログラミング言語やフレームワークで一番簡単なコードを実行すること、たとえば、" Hello World"と表示するまでのことです。私は、WindowsパソコンでRuby on Rails 4の開発環境を構築するのに3ヶ月かかりました。
-Tensorflow（Googleが発表した機械学習のフレームワーク）なんて、バージョンによって環境構築方法が異なります。
+しかし、時代は変わり、2018年現在、
+[[https://colab.research.google.com/|Google Colaboratory]]
+という無料のオンラインTensorflow（Googleが発表した機械学習のフレームワーク）環境があります！
+多少の制限はありますが、ノートパソコン一つで、無料でGPUを用いた機械学習プログラミングを行うことができます。
+常時オンライン環境であるなら、無料のGoogleアカウントを作成して、Google Colaboratoryで行うのが一番です。
+年時点では、以下のように記載していましたが、お金さえあれば、これからはクラウドでいろいろやっていく時代になりそうです。
+<code>
 このサイトでは、Windows 8.1 Proのノートパソコンを用いてコードを実行した経過を記載します。なぜかというと、筆者は現在Macを持っていないからです。また、数十万円するパソコンに仮想環境以外でLinuxをインストールする財力もありません。しかし、MacやLinux(主にUbuntu)での環境構築方法はググればたくさん出てきます。2017年現在、プログラミングやるならMac、本気で機械学習やるならUbuntuといった雰囲気をひしひしと感じます。
+</code>
 ====筆者のパソコンその1====
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 Tensorflow 1.1 GPU\\
+=> こちらのパソコンは廃棄してしまったので、2017年9月以降は使用予定はありません。
 ====Windows 8.1でPythonの始め方====
 WindowsでのPythonの環境構築方法を以下にまとめましたので、初めての方はぜひご覧ください。\\
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+===== リンク =====
-[[sidebar|目次]]\\
 次：
 <wrap hi>
 [[WindowsでPythonを始める方法2017年版]]
-</wrap>
+</wrap>\\
+[[sidebar|目次]]

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