ディープラーニングの基礎とハンズオン（体験学習） 2017年2月24日
ネットスクエアの志藤です。
先日、ディープラーニングの基礎とハンズオン（体験学習） に参加したので、
その感想を書きたいと思います。
セミナーは２部構成。
第１部 「ディープラーニングの基礎」
第２部 「ディープラーニングの体験学習」
第１部は座学で、
「ディープラーニングとは？」とか「ディープラーニングの強み」といったお話。
第２部はハンズオンで実習。
あらかじめ用意されていたCSVファイルには、
いろんな属性の数値データが入っていて各行に正誤判定もある状態。
それを機械学習させてモデルと呼ばれるモノを作成する。
正誤判定のないCSVデータを読み込ませ、モデルを当てて正誤判定を予測する。
その機械学習させてモデルを作るツールに、rapidminerを使用。
計算ロジックとかアルゴリズムとか本当は難しいんだけど、
rapidminerがある程度やってくれるので上手く隠蔽されて、
ディープラーニングの基礎を学ぶセミナーとしては非常にわかりやすかった。
講師いわく、
難しい計算ロジックやらアルゴリズムも大事なんだけど、
計算の元ネタになるデータの準備が実はもっと大事らしい。
正誤判定を予測するモデルを作る元ネタがグダグダなら、
作ったモデルもグダグダになるわけだから、そらそうだよね。
でも元データが非常に優秀でもアルゴリズムを間違えると精度の悪いモデルができるわけで、
元ネタだけ頑張ればよいわけではないから結局全部大事、と理解した。
今回のセミナーで、
数値データだけでなく、画像データにしても、音声データにしても
考え方は理解できた（つもり）。
でも、アルゴリズムだけでなく、元データを作るところも含め、
それはそれで職人技だよね。