大暁AI機械学習を用いた経営問題の解決や幅広い業種へ多数のコンサルティングの経験を持つ。AIプロジェクトに関するコンサルティングだけではなく、AI人材の育成、会社全体のDX化など幅広い分野で活躍中。AIに関わる講演を多数行なっている。Console」を試してみます。Consoleの使い方を知りたい人はぜひ参考にしてください。Console」には2つの使い方があります。一つはインターネット上で処理を行うクラウド版、もう一つはWindowsに限られるのですがインストールして使用するアプリ版です。ユーザーインターフェースはどちらも同じですので、迷うことはないかと思います。クラウド版はオープンβ版のようで、将来的にはGPU処理を高速で行うオプションなどを有償で提供する予定があるようです。10P」の制限はありますが無料で使用できます。今回は、Windows版で使う方法を紹介させていただきます。Consoleの使い方1ダウンロード・インストールインストールにはメールアドレスの登録が必要ですが、手順に従って進めれば簡単にダウンロードできます。立ち上げた直後、セッティングを行う画面が出てきます。Consoleを起動するとプロジェクト一覧が表示されます。表示されているのは、サンプルの学習モデルの一覧ですが、今回はチュートリアルに則って、新しくプロジェクトを作って試してみます。Consoleの使い方3新規プロジェクトを作るそれではまずは新規プロジェクトを作ってみましょう。Project」で新しいプロジェクトを作ります。新しいプロジェクトが開かれたら、機械学習用のデータを準備します。Consoleの使い方4機械学習データを読み込む次に訓練用のデータを選択します。「small_mnist_4or9_training.csv」を選択します。機械学習用のデータセットとして有名なMINISTという手書き数字の画像データの、4と9のみを取り出したデータになっているようです。Consoleの使い方5検証データを選ぶ続いて、検証データを選びます。教師あり学習では良く、訓練データで学習し、検証データで精度を確認する手法が取られます。「Varidation」を選択します。dataset」で「small_mnist_4or9_test.csv」を選択します。これでデータの準備が完了です。Consoleの使い方6ニューラルネットワークを作成それでは「EDIT」で早速ニューラルネットワークを作成してみましょう。左側のComponentsからダブルクリックすると、Main画面に表示されます。「Input」をダブルクリックします。同様に、Affine、Tanh、Affine、Sigmoid、BinaryCrossEntropyを順にダブルクリックします。ダブルクリックする毎にノードがつながってきます。Consoleの使い方7ノード数を設定する続いて出力層のノード数を変更します。「Affine_2」を選択して「OutShape」を「1」に設定します。Training」で学習を開始します。学習が進むにつれてエラー率が収束していくのが確認でき、ノートパソコンのCPU環境でも数十秒で計算は終わりました。この学習が進む様子、とてもかっこよくて見惚れてしまいます。こちらの動画でも見てみてください。Consoleの使い方8テスト検証をする学習が終わったあとはテスト検証します。Evaluation」を選択します。「y:9」の列が「0」だったら4、「1」だったら9と認識している事になります。Matric」で精度も見れます。94%の精度が出ました!学習済みモデルも取り出せるため、このまますぐに実装できそうです。これだけ簡単にニューラルネットワークが組めるとワクワクしますね!ただ、自分のデータで試す場合は、ニューラルネットワークの基礎知識は必須かと思います。Consoleの基本的な使い方を画像とともに解説しましたがいかがでしょうか。Consoleは一見使い方が難しそうに見えますが、理解してしまえばあとは同じように使うだけです。大暁AI機械学習を用いた経営問題の解決や幅広い業種へ多数のコンサルティングの経験を持つ。AIプロジェクトに関するコンサルティングだけではなく、AI人材の育成、会社全体のDX化など幅広い分野で活躍中。AIに関わる講演を多数行なっている。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。※サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。