TensorFlowで大事なのは、３つらしい

９月１日

OSSユーザーのための勉強会 < OSS X Users Meeting > #15 TensorFlow
https://www.scsk.jp/event/2016/20160901.html

を途中から聞いてきたので、メモメモ
表題は、後半に「大事な言葉」として書いてある。

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ディープラーニングによる認識の階層化
重みのパラメータの可視化：
　入口に近いニューロン：単純→目に近いニューロン
　模様、物体の一部、種類
Googleのサービスの機械学習
　ランク：ディープラーニング
　Google photo：タグ付け
　Gmailのスマートリプライ：１０％→人間かいてない
　文字列のある場所
　構文解析
　データセンターの冷却コストが４０％低下
　データセンター電力効率（ＰＵＥ）が１５％カイゼン
→いろんなデータに使える事例が出ている

誰でも使える機械学習サービス
　２種類：
　　　ＡＰＩ
　　　フレームワークとプラットフォーム
　Cloud Vision API：学習付
　　→有害コンテンツ検知もできる
　例：クラスタ分析
　ランドマーク検知
　Cloud Speech API
　　音声認識→大きい市場：引き合い
　Cloud Natural Language API
　　自然言語

機械学習ＡＰＩが適さない用途
・特定用途向けの認識を行いたい
　　がんを見つける
　　車種を判定
　→自分たちで学習

TensorFlow
　リポジトリ
　試し始めるのは、ハードル低い
　分散学習→tensor flow使えば、そのまま動く。

Tensor Flowで誰でも始めるディープラーニング
　きゅうり仕分け器
　RasPiでロボットアーム
　アイドル画像とビジョンＡＰＩ

　偽漢字をだす：ジェネリックアート
→機械学習の民主化

デープラーニング；計算パワー

Googleのネットワーク：デジタル回路ゼロから作っている

Cloud Machine Learning(Cloud ML)
　
Tensor Processing Unit
　Tensor Flow専用ＬＳＩ
　ランク、あるふぁごーも

■Your first Tensor Flow programming with jupyter

・自己紹介

・２８日発売予定の本→この本の第一章
　TensorFlowで学ぶディープラーニング入門

・モデルをプログラミング
　　最小二乗法

大事な言葉
　プレイスホルダー：データを突っ込むための変数
　バリアブル：チューニングするパラメータ
　ファンクション：関係式

　セッションを立ち上げる；立ち上がったセッション空間で計算する

コードに
　Tensor＝多次元
　→多次元リストで
　最小二乗法に使える、２乗の行列とかある

　勾配降下法

ディープラーニングの例
　インポート
　データ読み込み
　プレイスホルダー２８Ｘ２８グレイスケール
　ゴール：ソフトマックス　確率

　セッション定義
　２まんかいループ

　ソフトマックス
　謎のがぞうに変換すると、あがる