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Kagglerに聞いたDeepLearning入門法メモ

Last updated at Posted at 2018-12-22

社内の飲み会でKaggler1達に聞いたことのメモです。
私はまだDeepLearning入門できてないので誤認識あるかもしれないです。
あと、私は「機械学習とは何をすることか」ぐらいの知識はあり、
それ前提で話してもらってたかも知れません

細かいことは動かしてから勉強すればいい

Kaggler「今どの辺やってんの?」
ワイ「誤差伝搬法の勉強中です。計算追うの面倒ですねあれ」
Kaggler「そういうのどうせフレームワークで隠蔽されるから別にやんなくてもAI開発はできるよ」
Kaggler「使ってから『裏側はこうなってんのかー』って知る感じでいいよ」

実はDeepLearningは簡単

  • (本当に?と思いつつ聞く)
  • 数学の理論とかそんなにがんばんなくていい
  • 他の機械学習手法は数学難しいのもある
  • 「こんなん誰でも出来る」とまで言ってました(´゚д゚`)

精度向上に効くのはデータとその扱い方

  • これはよく聞くやつですね
  • 理論とか手法を頑張るより圧倒的だそうです

おすすめフレームワークはPyTorch

  • TensorflowPyTorch」は「C++C#」ぐらい違う
    • 基本的に PyTorchのほうが記述が簡単
  • Keras経由でTensorflowを使ってもいいけど、別にPyTorchでよくね?となる
  • 日本に閉じて構わないならChainerもいいけど、別にPyTorchでよくね?となる
  • TPU使うとかのケースぐらいしかTensorflowの方がいいケースはない
    (このあたりでTensorflow eager mode信者が乱入して宗教戦争が起きるが私にはついていけず。)

Kaggleやってみなよ

  • 他の人の書いたモデルを読んだりして勉強できる
  • 最下位層は「AIの判定結果出力のcsvを0埋めで提出する」 レベルらしく、初心者でもがんばれば全然やっていけるとのこと

次回から真偽のほどを確かめつつDeepLearning入門記事を書いていきたいです


  1. AIの精度を競うDeepLearningの大会Kaggleに参加する人のことです。上位の人はGoldの称号が貰えるらしく、最近社内のチームがGoldとったので話しました 

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