私でも分かる”機械学習” ~ Azure Machine Learningとはなにか


 

こんにちは。yanagiです。
7月末にシン・ゴジラを観ました。魂がビリビリしました。
観終わった帰り道、在来線の中で『シン・ゴジラを観ました』とツイートしました。それだけで、”いいね”が複数人から飛んできました。
次はMX4Dで観たい!!!

冒頭に個人的近況を書いてから本題に移るスタイルは、私が勝手に始めた書き方なのですが、どうやら他の執筆者にも定着してしまったようです。

pepper3

本題です。
空いた時間に最新技術を学んでいこうということで、わたくしyanagiは、Azureが提供する予想分析ツール「Azure Machine Learning」って何なの?ということを学んでみました。
あらかじめ申しておきますが、「何なの?」ということのみで、実際に使ってバリバリ!という応用までは含んでおりません。概要を押さえてサンプルプログラムで遊んでみた程度です。Pepper開発の話題からは逸れてしまいますが、ご興味のある方はお付き合いお願いいたします。(基本的にゆるいです)

実は、調べながら自分が理解するためにまとめていった資料を社内で共有するために、プレゼンスライド形式で作ってたんですが、どうやら日の目を見ることがなさそうなので、ここで公開したいと思います。スライド内には、いらすとやさんの素材をできる限り使わせていただきました。

 


 

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Chainerで実装されたディープラーニングのフレームワーク:chainer-gogh

使い方など詳しいことはこちらの記事を参照ください。

これをサーバで動かせるようにしたものを用意し(ていただき)、そこにPepperアプリ「素敵なディナー」の一部の画像風に、私が描いた絵を変換させてみました。ビルの灯りや道路を照らすライトが、Pepper本体の表面を駆け巡った感じになりました。


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ML.015

こんな感じでした!
もっと深掘りしていくと、画像データの配列化とかNode.jsとか、どんどん難しくなっていきそうでした…。
ですが、機械学習やAzure Machine Learningに関して「何なの?」という疑問は解消できたのではないかと思います。

この記事でyanagiのブログ執筆は卒業ということで、次回以降のChoregrapheやアプリ紹介の記事はtobiさんにバトンタッチとなります。引き続きfujiさん、cherocheroさんも書きますのでよろしくお願いいたします。
yanagi自身ネット上で文章を書いたりなどは続けていきますので、機会があれば別の場所で貴方のお目にかかれることを願っております。


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