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はじめての機械学習(Rで実装、単純パーセプトロン)
はじめての機械学習(Rで実装、単純パーセプトロン) ReleaseDate:2017-06-16
Label:
Author:機械文書
Price:    UsedPrice:
単純パーセプトロンを学習するための、「文系プログラマ向け」テキストである。
単純パーセプトロンは、機械学習で最も簡単なトピックである。この学習を通して機械学習を体験してほしい。

[執筆理念]
現在人工知能の性能が飛躍的に向上し、社会への応用が一段と進んでいる。
少なくない人々が、それぞれの立場から人工知能に関心をもっていると思う。

「人工知能について勉強したい」と思う方もいらっしゃるだろう。

また社会全体として、人工知能への認識を深めることは喫緊の問題であると個人的に考えている。
やみくもに煽るのでもなければ、過度に楽観するのでもなく、「正しい認識」こそが求められる。

本テキストは文系向け書籍でもなければ、理系向け書籍でもない。
文系プログラマ向け書籍である。この言葉に寸分の予断もはさんではならない。
額面通り受け取ってほしい。

読者のために、心をこめて製造した。ときおり行き過ぎた冗長な解説もあるかもしれない。
カロリーゼロのケーキというつまらない余談で、読者を呆れさせるかもしれない。
「暑苦しい解説」と笑って受け流してほしい。

本テキストに記載したプログラムは、数学的厳密さを可能な限り切り崩しながら製造した。
厳密さよりも、アルゴリズム的に読者が納得できるプログラムにすることを重視した。
読者に優しいプログラムだと考えている。

本テキストをきっかけとして、人工知能に興味を持って頂ければ、これに勝る喜びなど何一つ無い。


[執筆姿勢]
1, 機械学習はライブラリを利用して実行するのが正しい作法
2, ライブラリがどのように動いているか少しだけ知りたい
3, プログラムの概要と流れだけ知りたいので作りこみは不要(正常系テストに通ればよい)

「流行りの機械学習をちょっと知りたいな」という軽い気持ちで読んでほしい。

[機械学習の体験]
単純パーセプトロンは、つぎの手順で実施する。
1, 学習用データを入力
2, 入力値を判別して出力
3, 出力値と期待値が異なる場合、パラメーターを修正(学習部分)

正しいパラメーター(重み)を探すことが、単純パーセプトロンの肝であり、本テキストで学習することである。
「入力→出力→学習」という流れを把握できれば、機械学習の最初の一歩としてはまずまずだと思っている。

[目標]
入力値が5以上の場合「1」を出力して、それ以外の場合「-1」を出力する計算式を実装すること
(1次元の単純パーセプトロン)

目標プログラムを掲載する。
(このプログラムはお作法を無視してなるべく短くしている。テキスト内のプログラムとは異なる)
----------
# csvデータ読み込み
input <-read.csv("data.csv",fileEncoding="UTF-8",header=T)

# 重み (定数項、データ)
w <- c ( -1 , -1 )

# 識別器:引数 (重み、入力値)
output <- function ( w , x ) {

  # 計算式に値を入力
  res <- sum ( w * as.numeric ( x ) )
  
  # 出力値を戻す
  ifelse ( res >= 0 , 1 , -1 )
}
# 【機械学習】:引数 (重み、学習率、データ、分類フラグ)
learn <- function ( w , rate , x , flg ) {
  w + rate * x * flg
}
# 全体を反復(30回決め打ち)
for ( count in 1 : 30 ) {

  # 全てのデータを処理
  for ( i in 1 : nrow ( input ) ) {
    
    # 出力値を取得
    res <- output ( w , input [ i , 1:2 ] )
    
    # 出力値と分類フラグを比較
    if ( res != input [ i , 3 ] ) {
      
      # 【学習部分】:値が異なる場合、新しい重みを生成
      w <- learn( w , 0.2 , input [ i , 1:2 ] , input [ i , 3 ] )
    }
  }
}
# 学習終了
# 正しく学習したか確認:5以上は「1」を出力
# [-1,-1,-1,-1, 1 , 1] 
print ( apply ( input [ , 1:2 ] , 1 , output , w=w ) )
----------
[data.csv]:1次元用データ
fix,data,flg
1,1,-1
1,2,-1
1,3,-1
1,4,-1
1,5,1
1,6,1
----------

おそらく最も簡単な機械学習のサンプルプログラムだと思う。
本テキストでは、このサンプル以外にも、2次元のプログラムも掲載している。

----------
[data.csv]:2次元用データ
x,y,flg
1,8,1
2,7,1
3,9,1
4,7,1
5,8,1
6,9,1
7,10,1
8,4,-1
9,2,-1
10,5,-1
----------

*数学的な背景は解説しない。
*ライブラリは利用しない。
*Rの解説はしない
*一般的な用語は利用しない。本テキスト独自の用語を利用する(入門の入門という位置づけ)。

学習ポスター 日本地図
学習ポスター 日本地図 ReleaseDate:
Label:くもん出版
Author:
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マンガでやさしくわかる学習する組織 ReleaseDate:
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(世界の沖縄移住者の物語・ボリピア編)
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画像処理・機械学習プログラミング OpenCV 3対応 ReleaseDate:2017-06-21
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