「機械学習とは？」から始めるDeep Learning入門ハンズオンをやってみたよの巻
世の中の流れは早いっすね。早くて早くてアップアップですよ。
私はハンズオンズという名前の会を主催しています。
無視できないくらい世の中に広まってきたけど、仕事では使わないし、全くわからない。世の中についていけない・・・ 
というものをとりあえず触ってみる会です。
その第2弾(1回目はDockerでした)Deep Learningの入門編をやってみましたので、ブログに書いておきます。
1回目のDockerに関してはこちらの記事をどうぞ。
何を目的にハンズオンをやっているかも書いてあります。
毎回講師を呼ぶと決めているのですが、以前からもくもく寺Slackで仲良くしてくれている @hidetomasuoka さんがスッと名乗り出てくださったので特に何も苦労せず実現できました( ˘ω˘)人
DeepLearning編やりましょうか？
— Hideto Masuoka (@hidetomasuoka) November 8, 2016
そもそも私、機械学習とDeep Learningの違いすらもよくわからなくてですね、
というかこの分野、ちょっと足を突っ込むとそこはもう魔界ではないですか。
「ニューラルネットワーク」ってなんだろう？とwikipediaを読んでもちんぷんかんぷんですよ。
そんなわけで私のレベルに合わせてやってもらいました。
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ハンズオン資料
「機械学習とは？」から始めるDeep Learning実践入門
https://github.com/hidetomasuoka/chainer-handson
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ドキュメント資料に関しては、当日説明があれば理解できるものでしたが、専門用語が多いので入門したいレベル方は資料だけでは理解が難しいかもしれません。全てを理解する必要は全くないので、言葉にとらわれすぎずに読むと良いかと思います。
jupyter notebookとは？
今回はjupyter notebookと呼ばれるノート形式で作成したプログラムを実行し、実行結果を記録しながら、データの分析作業を進めるためのツールを利用しました。
こちら初めて使ったのですが、説明を読んでへぇ？と思っていましたが、触って見たら面白かったです(赤丸を実行すると赤四角が結果として表示されます。そしてノートのように記録ができます。プログラムは編集可)
ハンズオンを受けた私の感想
はい、毎回感想がアホっぽいですね。
1回目の時に無駄にイラレで漫画風を載せたので今回もやってみました(シリーズ化辛いけど)
最後は前回の復習も兼ねて、dockerを使用し、ローカルに環境を作り、今世間を賑わしているこちらをやってみました！
線画着色webサービスPaintsChainerを公開してみた
また、これを行うにあたり、着色する絵をどうするか考えていたところ(個人任せにすると性的・暴力的なものを持ってこられる可能性もあるため)、以下のURLにも登場する漫画を描かれた佐藤弘康（株式会社フーモア所属）様が資料提供してくれたので、大変ありがたかったです！！
しかしながらPaintChainerはpixivでの絵で学習させているために、漫画はあまり上手に塗れませんでした・・試したところ、pixiv風の絵が一番よく塗れます。色指定しなくてもいい感じに塗れます。
学習データがいかに大事かわかって良かったです(ˇωˇ)
さて、今回、講師の方が言いたかったことは、これだろうと思います(運営に関して相談している際の言葉)
Deep Learningと言うと、アルゴリズムや数式、統計学、そんなイメージがあります。
実際そうでもあるのですが、それはライブラリに任せて、大事なのは、巨人の肩に乗って(ライブラリをうまく利用して）、精度を上げていくこと。使えるようにすること。普通の人が生活の中で普通に使うくらい普及させること。数式の先にエンジニアが活躍する領域は沢山あると言いたかったのではないかと思います。
ちなみにDeep Learning界は流れが早いので、しばらくしたらまた随分変わるそうなので、半年後に今回の復習も兼ねてまた開催したいねと話しています(ΦωΦ)ありがたや。