⑪機械学習の自己学習 Self Learning for Machine Learning

初の独学書「PythonとKerasによるDeepLaening」を読みかかり、同時にGithubのサンプルを漁る。
https://github.com/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks

↓ディープラーニングの解説で幾度と無く登場する、MNISTのデータセット。
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/

・training set
・test set 　この二系統を準備するのがお決まりのパターン。本では、訓練セット、検証セット。
訓練セットから、最初は分類アルゴリズムのモデルを生成し損失関数(※1）を最小化するべく、学習(訓練)(※2)で少しずつデータを調整する。
※１ 損失関数←30年前は、評価関数や目的関数とか言ってた。
※２ 学習(訓練)←昔はパラメータ同定化とか言った。

そういえば、昔々自分が２０代のエンジニア始まりの頃、フィードバック制御というモデルで出力結果を返して、
モデルを修正するという制御系仕事にどっぷり浸かった。この時の「モデル式修正」が、今で言うAIの「学習」相当なのだ。

「PythonとKerasによるDeepLaening」でも
訓練セット、検証セットそれぞれ決まって、
　ラベル
　イメージ の対で出てくる。

ラベルなら、こんなデータとの事。

ついつい中身を確認したくなるので、バイナリーエディタ(Stirling)で覗いてみた。↓

Tensorflow から MNISTを操作するなら ↓ 　

https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/mnist

「PythonとKerasによるDeepLaening」なら↓
https://nbviewer.jupyter.org/github/fchollet/deep-learning-with-python-notebooks/blob/master/2.1-a-first-look-at-a-neural-network.ipynb

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from keras.datasets import mnist

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
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で先ずは、これらデータの取り込みが事の始まり。