人工知能APIが徐々に浸透していく。

2017.06.20

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人工知能APIが徐々に浸透していく。
グーグルが人工知能APIに本腰を入れる、おそらく簡単に使用できる
ものは、今のところ有料だと思います、ただ今後、人工知能が浸透していくに
つれて、今まで有料だったAPIも無料で提供されるように
なるだろうと思います。
この頃、AIと言われているものは、三つ層に
分けることが出来るのだとか、人工知能、深層学習、ディープラーニングと
いう感じです、また、それぞれの学習方法もいろいろな手法が
あると言うことをわかりやすく解説している記事がありました。
記事を読みたい人はこちらを参照:GO
ちなみに人工知能の解説本やネットの記事を読むことで
なんとか、サンプルを動かすことは出来たのですけど・・・。
それ以降、学習していないですね、人工知能に学習させるまえに
自分をディープラーニングしたいこの頃です。

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グーグル, サンプル, それぞれ, ディープラーニング, ところ有料, ネット, フリーライブラリ, まえ, 三つ層, 人工知能API, 参照, 学習方法, 手法, 本腰, 機械学習入門, 深層学習, 解説本,

機械学習:ディープラーニング(TensorFlow)をインストールしてみた。

2017.03.24

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yum -y install python
yum -y install python-pip python-dev python-virtualenv
export TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.11.0-cp27-none-linux_x86_64.whl
pip install --upgrade $TF_BINARY_URL
python -m tensorflow.models.image.mnist.convolutional

https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup#using-pip
上記を参照に機械学習:ディープラーニング(TensorFlow)をインストールしてみてください。
試しにイメージ学習(数字)をさせます。最初はエラー率が高いのですが徐々にエラー率が減っていきます。
自分はあまりメモリもCPUも積んでいない仮想サーバでしたが、何とか動きましたが
本気で機械学習をさせたい場合などは、それなりにCPUとメモリを積んでいないと
レンタルサーバー会社からサーバ負荷のため、停止させられる可能性がありますので
注意しないといけない点かもしれません。
学習後、数字の画像を与えるとで詰まるという方は、いろいろな本が出ているので
片っ端から読破するか、Netで調べるかになります。ちなみに今、じぶんは
片っ端から読破する方法を選びました。そこで気づいたのは、Pythonの言語を理解したほうが
良いということです。ノードが機械学習をする上で鍵になります!!
ということで?
時期を置いて続きを別記事として公開しますね。
!!(T_T)
https://github.com/tensorflow

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インフォメーションテクノロジー略してIT。

2016.11.14

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インフォメーションテクノロジー略してITなのですが
この分野の人材が足りない模様です。
昔から足りない足りないとボヤいているIT業界、
今後もぼやきは続きそうですね。
何故ならPGを理解することの出来る人材の比率が
変わらないからです。
なので、今後も人材は足りないとぼやき続けると
思っています。ただ、前から言っているとおり
人工知能が単純なプログラムなどは生成してくれる時代が
来るのではないかなぁと思っています。
操作や画の部分は人工知能が自動生成してくれる時代が
来ます。後は人工知能が生成したソースを人が手直しするという
ことになるのではないかなぁとか思っています。
そういう時代があと数年もすれば来ると思っています。
そうなってもやはり人材が足りないとボヤいているIT業界が
目に浮かびます。

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IT業界, PG, インフォメーションテクノロジー, ソース, ディープラーニング, とおり, プログラム, ぼやき, 人工知能, 人材, 分野, 操作, 時代, 模様, 比率, 自動生成, 角川EPUB選書,