サルでもわかる機械学習

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===== NNC(Neural Network Console)(SONY)で初めての機械学習 =====

前回は、Neural Network Consoleのインストールまで行いました。今回は、チュートリアルを使って、手書き数字のMNIST画像の４と９を機械学習して、予測もしてもらいます。

チュートリアルなので、クリック数回で終わります。
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<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/7uS-5T5MWy4" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>
</html>
==== 開発環境 ====
Windows8.1 Pro (64-bit)\\
Microsoft Visual C++ 2015 再頒布可能パッケージ Update 3 RC\\
Neural Network Console_V1.0.0\\
（neural_network_console_100.zipの中身を、C:\neural_network_console_100\　フォルダにコピーして使用するものとします。）

==== （１）NNCの起動と、チュートリアルサンプルの起動 ====
C:\neural_network_console_100\ フォルダの、neural_network_console.exeをダブルクリックして起動。
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真ん中の上から2番目の、02_binary_cnn.sdproj をクリック。

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すると、初回は、MNIST画像データが自動的にダウンロードされます。

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ダウンロードには、5分くらいかかるかと思います。ダウンロードが終了すると、以下のような画面になります。

{{:pasted:20170820-193051.png}}

==== （２）学習（Training） ====

画面右上の、Trainingの下の△ボタンをクリックすると、学習（Training）が始まり、グラフがどんどん描かれていきます。

{{:pasted:20170820-193051.png}}

結構かっこよくて、最初は感動しました。

{{:pasted:20170820-193710.png}}

ノートパソコンでも、5分くらいで100Epochが終わります。

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==== （３）評価（Evaluation） ====
学習（Training）が終わった後、画面右上の、Evaluationの下の△ボタンをクリックすると、評価（Evaluation）が始まり、すぐに終わります。

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以下のような画面が表示されます。

{{:pasted:20170820-194217.png}}

画面上の方の、Confusion matrixをクリックすると、以下のような画面が表示されて、手書き数字の４と９、それぞれ正解率約99%ということが分かります。

{{:pasted:20170820-194332.png}}

上記の操作により、手書き数字４と９の画像を機械学習して、その正解率が約99％になりましたというお話になります。

今回用いたネットワークの構造を、もう一度見てみると、畳み込み層、Maxプーリング層、シグモイド関数と、Deep Learningの本を読んでいると、聞いたことのあるようなないような単語がちらちら見えます。理論について勉強するには、繰り返しになりますが、[[http://amzn.to/2vUf6Nf|ゼロから作るDeep Learning（Amazonへのリンク）]]という本がお勧めです。

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===== 参考文献 =====


===== リンク =====

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[[NNC(SONY)で自前データで画像分類]]
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[[installncc|NNC(SONY)のインストール]]
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