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コメント(69)
はじめまして。
最近、しばしば人工知能の噂は聞きますが、実装の内容に興味があります。
人工知能というと、アメリカでは、LISP。
日本では PROLOG (綴りがまちがっていたら、すみません。）
が、技術のメインでしたね。
日本の「人工知能」シーンの方が、アメリカよりも先を行っていたのは、相当昔です。
アマチュアでも、「マイクロマウス」大会や、「将棋プログラム」の試みが、月間アスキーで、あったと記憶しています。
大体、80年代くらいだと記憶しています。
今の「人工知能」シーンの、ベースは何か？
どういうアルゴリズムが開発されたか？
などには、素朴な関心があります。
所詮コンピュータは、「人間」にはなれません。
たとえば、有名な「エライザ」による「精神分析」などは、ごく単純なアルゴリズムでした。
数的処理ならば、MATHEMATICAの出番だと思います。
人工知能を、抽象的に捉えて、恐怖する前に、その「中身」を知っておけば、その「可能性」も、「限界」も読めるでしょう。
やっぱり、スーパーコンピュータの出番だと思いますが、アルゴリズムの勉強は、原理的にパソコンでも可能なはずです。
そういう情報を期待しています。
「人工知能」の情報は、「オープンソース」にしてゆくのが、「フェア」だと思いますが、どうなるでしょう？？
すごい利権が絡んでいますから、なかなかそういう方向は、難しいでしょうが、人工知能プログラマの「個人的良心」が機能することに、期待したいです。
今の、「ポケモンGO」の異常な盛り上がりは、馬鹿げていると思います。
たかがアプリですよ。
「たまごっち」と、いくらも違いません。
まあ、「事態を静観」しつつ、データを集めたいと思います。
まあ、そんなわけで、皆さん宜しくお願いします。
OKARA
最近、しばしば人工知能の噂は聞きますが、実装の内容に興味があります。
人工知能というと、アメリカでは、LISP。
日本では PROLOG (綴りがまちがっていたら、すみません。）
が、技術のメインでしたね。
日本の「人工知能」シーンの方が、アメリカよりも先を行っていたのは、相当昔です。
アマチュアでも、「マイクロマウス」大会や、「将棋プログラム」の試みが、月間アスキーで、あったと記憶しています。
大体、80年代くらいだと記憶しています。
今の「人工知能」シーンの、ベースは何か？
どういうアルゴリズムが開発されたか？
などには、素朴な関心があります。
所詮コンピュータは、「人間」にはなれません。
たとえば、有名な「エライザ」による「精神分析」などは、ごく単純なアルゴリズムでした。
数的処理ならば、MATHEMATICAの出番だと思います。
人工知能を、抽象的に捉えて、恐怖する前に、その「中身」を知っておけば、その「可能性」も、「限界」も読めるでしょう。
やっぱり、スーパーコンピュータの出番だと思いますが、アルゴリズムの勉強は、原理的にパソコンでも可能なはずです。
そういう情報を期待しています。
「人工知能」の情報は、「オープンソース」にしてゆくのが、「フェア」だと思いますが、どうなるでしょう？？
すごい利権が絡んでいますから、なかなかそういう方向は、難しいでしょうが、人工知能プログラマの「個人的良心」が機能することに、期待したいです。
今の、「ポケモンGO」の異常な盛り上がりは、馬鹿げていると思います。
たかがアプリですよ。
「たまごっち」と、いくらも違いません。
まあ、「事態を静観」しつつ、データを集めたいと思います。
まあ、そんなわけで、皆さん宜しくお願いします。
OKARA
質問トピがないのでここに。
現在のコンピュータ、特に「スーパーコンピュータ」は、今でも「フォン・ノイマン型」の設計なのでしょうか？
そうなると、「フォン・ノイマンのボトルネック」に制約されますが。
とにかく、ものすごく沢山のことを、ものすごいスピードでこなすことは、CPUのパフォーマンス向上で、可能だとは思います。
あとは、「二次キャッシュ」などを上手く使う技術などは、あるのでしょう。
熱暴走しないだけの冷却はいりますが。
平凡なコンピュータは、簡単にいうと、機械語コードを、ものすごく沢山、ものすごく早くこなしてゆくという考えですね。
「人工知能」向けのコンピュータのアーキテクチャーが、開発されたのかどうか？という疑問はあります。
そういう特殊なアーキテクチャーの場合は、プログラマも困ると思います。
いまのところノウハウがないので、どうアプローチしたらいいか、判らないと思います。
LISPに特化した、「LISPマシン」はありますが、どういう仕組みか？
知りません。
この辺りのことは、「人工知能」の本質として重要だとは思うのですが、突っ込んで書いてある本とかって、あるのでしょうか？
是非、教えて頂きたいです。
人工知能が発達して、英語の文章を、完全に、適切な日本語に翻訳する、テクノロジーができると、大変に助かります。
つまり「自然言語処理」の分野の発展は、希望しています。
OKARA
現在のコンピュータ、特に「スーパーコンピュータ」は、今でも「フォン・ノイマン型」の設計なのでしょうか？
そうなると、「フォン・ノイマンのボトルネック」に制約されますが。
とにかく、ものすごく沢山のことを、ものすごいスピードでこなすことは、CPUのパフォーマンス向上で、可能だとは思います。
あとは、「二次キャッシュ」などを上手く使う技術などは、あるのでしょう。
熱暴走しないだけの冷却はいりますが。
平凡なコンピュータは、簡単にいうと、機械語コードを、ものすごく沢山、ものすごく早くこなしてゆくという考えですね。
「人工知能」向けのコンピュータのアーキテクチャーが、開発されたのかどうか？という疑問はあります。
そういう特殊なアーキテクチャーの場合は、プログラマも困ると思います。
いまのところノウハウがないので、どうアプローチしたらいいか、判らないと思います。
LISPに特化した、「LISPマシン」はありますが、どういう仕組みか？
知りません。
この辺りのことは、「人工知能」の本質として重要だとは思うのですが、突っ込んで書いてある本とかって、あるのでしょうか？
是非、教えて頂きたいです。
人工知能が発達して、英語の文章を、完全に、適切な日本語に翻訳する、テクノロジーができると、大変に助かります。
つまり「自然言語処理」の分野の発展は、希望しています。
OKARA
>>[51]
フォンノイマンとか、関係無いのです。
つまり、２進法とかではなく、思考の問題です。
つまり、空間を、どう認識するかです。
Googleの取った、人工知能は、「ガンダム」か、「アトム」か、って、手塚治虫の世界ですから、実際は、2進法の、フォンノイマンでも、可能なのです。
間違えても、たかだか、2進法に捕らわれては、いけません。
空間と、欲望です。
欲望が嫌なら、報酬でもです。
Googleのコンピューターシステムは、IBMの人工知能以上で、普通に、空間的です。
欲望も持って居ます。「報酬」と言っています。
牛の顔が、消えます。それなのです。1人ずつ消さないのです。
考えてます。解りますか？
フォンノイマンとか、関係無いのです。
つまり、２進法とかではなく、思考の問題です。
つまり、空間を、どう認識するかです。
Googleの取った、人工知能は、「ガンダム」か、「アトム」か、って、手塚治虫の世界ですから、実際は、2進法の、フォンノイマンでも、可能なのです。
間違えても、たかだか、2進法に捕らわれては、いけません。
空間と、欲望です。
欲望が嫌なら、報酬でもです。
Googleのコンピューターシステムは、IBMの人工知能以上で、普通に、空間的です。
欲望も持って居ます。「報酬」と言っています。
牛の顔が、消えます。それなのです。1人ずつ消さないのです。
考えてます。解りますか？
>>[53]
ちょっとわからないです。申し訳ありません。
前提のお話ができていない気がします。
つまり思考や空間の認識はともかく、
「何をするか？」の為に方法論や可能性、限界が変わると思います。
欲望にしても、報酬にしても、社会的にプログラムが機能する原因にはなると思うのです。それは理解できます。
また三次元プリンタやドローンなどの新しい技術もありますが、しかしまずやることは、プログラマがコードを（何かしらの方法で）記述することだと思います。
必要なプログラムを自己生産するプログラムはまだできていないと聞いています。
勿論、現在提供されているメモリ空間や、サーバーの空きスペースや処理速度は、ぽちさんの仰るとおり、甚だ大きいと思います。
最近「チューリング・マシン」の絵を見ましたが、どんなにテクノロジーが発達しても、「フォン・ノイマンのボトルネック」が存在している以上、そこに限界があるとも思います。
つまり、
１，フォン・ノイマンのボトルネックを克服する。
２．プログラムを自己生成するプログラムを作る。
この二つが、「人工知能」のいまのところの目標で、限界だとも思います。
ぽちさんの仰ることがよく判らなかったので、要点をわたしなりにまとめてみましたが、いかがでしょうか？
おから
ちょっとわからないです。申し訳ありません。
前提のお話ができていない気がします。
つまり思考や空間の認識はともかく、
「何をするか？」の為に方法論や可能性、限界が変わると思います。
欲望にしても、報酬にしても、社会的にプログラムが機能する原因にはなると思うのです。それは理解できます。
また三次元プリンタやドローンなどの新しい技術もありますが、しかしまずやることは、プログラマがコードを（何かしらの方法で）記述することだと思います。
必要なプログラムを自己生産するプログラムはまだできていないと聞いています。
勿論、現在提供されているメモリ空間や、サーバーの空きスペースや処理速度は、ぽちさんの仰るとおり、甚だ大きいと思います。
最近「チューリング・マシン」の絵を見ましたが、どんなにテクノロジーが発達しても、「フォン・ノイマンのボトルネック」が存在している以上、そこに限界があるとも思います。
つまり、
１，フォン・ノイマンのボトルネックを克服する。
２．プログラムを自己生成するプログラムを作る。
この二つが、「人工知能」のいまのところの目標で、限界だとも思います。
ぽちさんの仰ることがよく判らなかったので、要点をわたしなりにまとめてみましたが、いかがでしょうか？
おから
>>[54]
まさか、放送大学の「データ構造とプログラミング」の話でしょうか？
Googleの知的プログラミングって、既に、本に出版されているように、私は、欲望と思っていましたが、Googleは、報酬と言うそうです。
既に、猫を判別したそうです。良い本では無いですが！「人工知能よ〜くわかる本」秀和システム出版です。
この本は、遅れているので嫌いです。
Googleは、2進法で、人工知能を使ってます。
その1つが、今日の、牛の頭が、「ぼかし」です。
Googleって、人工知能で、人の顔をぼかしているのですね。
基本的に、これは、ガンダムでも、エヴァンゲリオンでもなく。アトムの世界なんです。
火の鳥ですよね！
まさか、放送大学の「データ構造とプログラミング」の話でしょうか？
Googleの知的プログラミングって、既に、本に出版されているように、私は、欲望と思っていましたが、Googleは、報酬と言うそうです。
既に、猫を判別したそうです。良い本では無いですが！「人工知能よ〜くわかる本」秀和システム出版です。
この本は、遅れているので嫌いです。
Googleは、2進法で、人工知能を使ってます。
その1つが、今日の、牛の頭が、「ぼかし」です。
Googleって、人工知能で、人の顔をぼかしているのですね。
基本的に、これは、ガンダムでも、エヴァンゲリオンでもなく。アトムの世界なんです。
火の鳥ですよね！
>>[55]
ますますわからないのですが。
こちらが余りに基礎知識がないのかもしれませんが、人口知能って、一種のプログラムなのではないですか？
欲望とか報酬は、プログラマには、社会的にある程度機能することは理解できます。
あとのお話は、ちょっと曖昧すぎて、なんとお答えしていいか、判りません。
勿論、牛や人の頭をぼかすアルゴリズムは、人間（プログラマ）が一生懸命考えて作ったもので、コードはそれに従っているのでしょう。
勿論、昔よりは複雑なことが速くできるようになり、オブジェクト指向などのテクニックで、分業化も進んでいるとも思います。
よりよいアルゴリズムも考えられていると思います。
しかし、それは「コード」であって、「知性」ではありません。
繰り返しますが、知性は、人間（プログラマ）がよくよく考えて作ったアルゴリズムです。
おかしい点を指摘していただきたいです。
わたしの理解は、標準的なものですよ。
おから
ますますわからないのですが。
こちらが余りに基礎知識がないのかもしれませんが、人口知能って、一種のプログラムなのではないですか？
欲望とか報酬は、プログラマには、社会的にある程度機能することは理解できます。
あとのお話は、ちょっと曖昧すぎて、なんとお答えしていいか、判りません。
勿論、牛や人の頭をぼかすアルゴリズムは、人間（プログラマ）が一生懸命考えて作ったもので、コードはそれに従っているのでしょう。
勿論、昔よりは複雑なことが速くできるようになり、オブジェクト指向などのテクニックで、分業化も進んでいるとも思います。
よりよいアルゴリズムも考えられていると思います。
しかし、それは「コード」であって、「知性」ではありません。
繰り返しますが、知性は、人間（プログラマ）がよくよく考えて作ったアルゴリズムです。
おかしい点を指摘していただきたいです。
わたしの理解は、標準的なものですよ。
おから
>>[55]
まさかともおもうのですが、こんなことを言うのは失礼だとも思うのですが、ぽちさんは、コンピュータがプログラムを処理するプロセスについて、あまりご存じないのではと思われる節もあるのですが、これはわたしの誤解でしょうか？
このあたりから、論理的に話を付き合わせて、お互いの知性の不息部分を付き合わせないと、到底まともな話にならないと感じます。
漠然とではなく、明瞭にです。
コンピュータほど明瞭なものはないですからね。
ただ、熱暴走したりはしますが。
あるいは、回路設計のバグとかですね。
一応まともに作れば論理的に動くはずです。
最低限そういう風に設計するのが、普通ですよ。
いろんな作り方とかは詳しく知りませんが、やっぱりノイマン型かどうかは重要だと思います。
おから
まさかともおもうのですが、こんなことを言うのは失礼だとも思うのですが、ぽちさんは、コンピュータがプログラムを処理するプロセスについて、あまりご存じないのではと思われる節もあるのですが、これはわたしの誤解でしょうか？
このあたりから、論理的に話を付き合わせて、お互いの知性の不息部分を付き合わせないと、到底まともな話にならないと感じます。
漠然とではなく、明瞭にです。
コンピュータほど明瞭なものはないですからね。
ただ、熱暴走したりはしますが。
あるいは、回路設計のバグとかですね。
一応まともに作れば論理的に動くはずです。
最低限そういう風に設計するのが、普通ですよ。
いろんな作り方とかは詳しく知りませんが、やっぱりノイマン型かどうかは重要だと思います。
おから
他のどなたでもいいので、わたしの至らないところを指摘してください。
こちらも最新のテクノロジーについて無智なので、好奇心はあります。
グーグルのサーバのプロセッサや、メモリ構成、ストレージの構成などの技術が公開されていればですが。
たぶん、グーグルでは、自分の弱点になる要素は公開しないと思うのですが、大体そんなに驚異的な技術をグーグルだけが占有しているのかどうかです。
勿論、プログラムやアルゴリズムは、知的財産として、原則非公開だと思いますが、あまりに突飛なハードウェアだと、プログラマは却って苦労すると思います。
何らかの高級言語は使っていると思います。
これも公開したがらない部分でしょう。
まさか、バイナリを直接書く時代ではないと思いますが。
まあ、こんなところは、知っていないとどうのこうのと、話が進まない訳です。
特にコンピュータにミラクルなしです。
逆にバグならありえますが。
おから
こちらも最新のテクノロジーについて無智なので、好奇心はあります。
グーグルのサーバのプロセッサや、メモリ構成、ストレージの構成などの技術が公開されていればですが。
たぶん、グーグルでは、自分の弱点になる要素は公開しないと思うのですが、大体そんなに驚異的な技術をグーグルだけが占有しているのかどうかです。
勿論、プログラムやアルゴリズムは、知的財産として、原則非公開だと思いますが、あまりに突飛なハードウェアだと、プログラマは却って苦労すると思います。
何らかの高級言語は使っていると思います。
これも公開したがらない部分でしょう。
まさか、バイナリを直接書く時代ではないと思いますが。
まあ、こんなところは、知っていないとどうのこうのと、話が進まない訳です。
特にコンピュータにミラクルなしです。
逆にバグならありえますが。
おから
>>[52]
Googleの報酬型人口知能は、ネットで、猫を見つけ出したとか。
何も教えないのにです。
思わず、ヘレンケラーを調べました。生まれて十数ヶ月で、高熱で、視力と聴覚を失ったヘレンが、サリバン先生に出会い。
初めて、水を認識して、ウヲータとか、言った話に似ています。
自律して、欲望を持ち、独学するのが。
Googleの目指す。人口知能。
日本も少子高齢化社会です。介護には、ロボットが必要です。
もの凄く早い時間です。敢えて、期間とは言いません。
100歳以上が、先週の発表で、56万3000人、女性55万5000人だか、男が8000人だか。うろ覚えです。
当然、これからですから、100歳以上が、100万人は越えるでしょう。
秒速で、ロボットが必要です。
Googleは、報酬と言いますが。欲望が必要です。
Googleは、人に報酬を与えて、画像から文字認識アプリケーションを、Androidで、配布してます。私は、万葉集の解説本を、写真に取って、文字変換させて、金を受け取ります！
日本の美しい言葉を、Googleの人口知能に、教えます。
つまり、Googleは、人に手伝ってもらって、知識をつけるようです。
Googleの報酬型人口知能は、ネットで、猫を見つけ出したとか。
何も教えないのにです。
思わず、ヘレンケラーを調べました。生まれて十数ヶ月で、高熱で、視力と聴覚を失ったヘレンが、サリバン先生に出会い。
初めて、水を認識して、ウヲータとか、言った話に似ています。
自律して、欲望を持ち、独学するのが。
Googleの目指す。人口知能。
日本も少子高齢化社会です。介護には、ロボットが必要です。
もの凄く早い時間です。敢えて、期間とは言いません。
100歳以上が、先週の発表で、56万3000人、女性55万5000人だか、男が8000人だか。うろ覚えです。
当然、これからですから、100歳以上が、100万人は越えるでしょう。
秒速で、ロボットが必要です。
Googleは、報酬と言いますが。欲望が必要です。
Googleは、人に報酬を与えて、画像から文字認識アプリケーションを、Androidで、配布してます。私は、万葉集の解説本を、写真に取って、文字変換させて、金を受け取ります！
日本の美しい言葉を、Googleの人口知能に、教えます。
つまり、Googleは、人に手伝ってもらって、知識をつけるようです。
Googleの生成した猫の顔らしき画像について、以前に他コミュで知って、ちょろっと調べたことがあります
２進数コードの画像ファイルをディスプレィに表示すると
その画像を人間が見たとき、その中にいろんな物体を認識しますよね
この人間の物体認識を、人間のように一枚の画像から認識するのではなく、多数の画像の統計処理によってそれらにもっとも共通する物体をコンピュータ解析した、ということらしいです
つまり（Ｗｅｂ上から得た）とある画像データの部分集合から
共通して見られる物体の典型的な像を抽出したところ、猫の顔らしき画像が生成された、ということです
この未知なる像を抽出するというデータ解析においては、猫という概念についての典型的な画像データを参照していない
一枚の画像データ
だけについて、コンピュータ解析で物体認識した場合は、人間のように流暢になんでも認識できるのではなく、例えば枠で囲まれた中の物体は認識できない、など不完全です
しかし、たくさんの画像があれば、確率的に何かが認識できる可能性は高くなります
つまり、Googleの使ったサンプル画像集合には、猫の画像が多くしかもそれは顔の部分が多かったか
あるいは、猫の顔はGoogle流のコンピュータ処理で抽出されやすかった、と言えそうですねｗ
とある画像データの部分集合
から、共通する典型的な像を抽出（生成）するというのは、いらないもの取り除いていって何が残るか、と喩えれば、イメージし易いんじゃないかな
個々の画像について詳細に物体認識しているわけではなく、たくさんの画像に共通する規則（典型的な像）を見い出す、みたいなことですよ
つまり、このデータ処理で生成した猫の顔の像は、元画像集合の選び方や物体抽出手法に依存し、再現性や一般性に欠け、不確定要素がかなり高いわけで、人間のするような一枚の画像の中にさまざまな物体を見い出す認識とどういう関係にあるのか、などもまだ定かではありませんね
ちなみに電卓やパソコンソフトの算術計算は、人間の知能の一部の再現です
これについては機械のシリアルなアルゴリズム処理システムが脳をはるかに凌いでいます
チェスや将棋、さらに最近では囲碁にいたるまで、完全情報ゲームの最善手の算出では、膨大な定跡やプロ棋士の棋譜をデータベースとして参照しながら、コンピュータは人間の脳に迫ってますね
翻訳や物体認識では、ネット検索の進歩に伴うビックデータの統計処理によって、新たな視点から脳の部分的機能と同等な帰結を得ようと試みているわけです
２進数コードの画像ファイルをディスプレィに表示すると
その画像を人間が見たとき、その中にいろんな物体を認識しますよね
この人間の物体認識を、人間のように一枚の画像から認識するのではなく、多数の画像の統計処理によってそれらにもっとも共通する物体をコンピュータ解析した、ということらしいです
つまり（Ｗｅｂ上から得た）とある画像データの部分集合から
共通して見られる物体の典型的な像を抽出したところ、猫の顔らしき画像が生成された、ということです
この未知なる像を抽出するというデータ解析においては、猫という概念についての典型的な画像データを参照していない
一枚の画像データ
だけについて、コンピュータ解析で物体認識した場合は、人間のように流暢になんでも認識できるのではなく、例えば枠で囲まれた中の物体は認識できない、など不完全です
しかし、たくさんの画像があれば、確率的に何かが認識できる可能性は高くなります
つまり、Googleの使ったサンプル画像集合には、猫の画像が多くしかもそれは顔の部分が多かったか
あるいは、猫の顔はGoogle流のコンピュータ処理で抽出されやすかった、と言えそうですねｗ
とある画像データの部分集合
から、共通する典型的な像を抽出（生成）するというのは、いらないもの取り除いていって何が残るか、と喩えれば、イメージし易いんじゃないかな
個々の画像について詳細に物体認識しているわけではなく、たくさんの画像に共通する規則（典型的な像）を見い出す、みたいなことですよ
つまり、このデータ処理で生成した猫の顔の像は、元画像集合の選び方や物体抽出手法に依存し、再現性や一般性に欠け、不確定要素がかなり高いわけで、人間のするような一枚の画像の中にさまざまな物体を見い出す認識とどういう関係にあるのか、などもまだ定かではありませんね
ちなみに電卓やパソコンソフトの算術計算は、人間の知能の一部の再現です
これについては機械のシリアルなアルゴリズム処理システムが脳をはるかに凌いでいます
チェスや将棋、さらに最近では囲碁にいたるまで、完全情報ゲームの最善手の算出では、膨大な定跡やプロ棋士の棋譜をデータベースとして参照しながら、コンピュータは人間の脳に迫ってますね
翻訳や物体認識では、ネット検索の進歩に伴うビックデータの統計処理によって、新たな視点から脳の部分的機能と同等な帰結を得ようと試みているわけです
はじめまして、Nate（ネイト）です。アメリカでクラウド インフラ エンジニア兼コンサルしてます。
英エコノミスト誌は「人工知能、マシンラーニング、ディープラーニングはポテンシャルがすごい」という主張をここ３年くらい行っていましたが、先週の特集は特に説得力がありました。
The Economist: "Non-tech businesses are beginning to use artificial intelligence at scale". 31 Mar 2018.
https://www.economist.com/news/special-report/21739431-artificial-intelligence-spreading-beyond-technology-sector-big-consequences
ぼくもマシンラーニングの勉強をはじめました。ディープラーニングやビッグデータとの組み合わせまで習得して、人工知能を本業にまで持っていきたいと考えています。
【勉強中】scikit-learn, TensorFlow (CPU), Spark MLlib
▼ Kindle にダウソして勉強してます。 http://amzn.asia/1dOqyhR
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow"
【今後の予定】 nVidia GeForce 1050 Ti を中古で買った。i3 8100T (AVX2) も買って、自作PCを組み立てて、TensorFlow をぎりぎり GPU で動かしたい。TensorFlowOnSpark をマルチノードで運用したい。 あと時間があったら Spark GraphX も――Apache Tinkerpop Gremlin と実際にどう異なるのか興味あるわ。
英エコノミスト誌は「人工知能、マシンラーニング、ディープラーニングはポテンシャルがすごい」という主張をここ３年くらい行っていましたが、先週の特集は特に説得力がありました。
The Economist: "Non-tech businesses are beginning to use artificial intelligence at scale". 31 Mar 2018.
https://www.economist.com/news/special-report/21739431-artificial-intelligence-spreading-beyond-technology-sector-big-consequences
ぼくもマシンラーニングの勉強をはじめました。ディープラーニングやビッグデータとの組み合わせまで習得して、人工知能を本業にまで持っていきたいと考えています。
【勉強中】scikit-learn, TensorFlow (CPU), Spark MLlib
▼ Kindle にダウソして勉強してます。 http://amzn.asia/1dOqyhR
"Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow"
【今後の予定】 nVidia GeForce 1050 Ti を中古で買った。i3 8100T (AVX2) も買って、自作PCを組み立てて、TensorFlow をぎりぎり GPU で動かしたい。TensorFlowOnSpark をマルチノードで運用したい。 あと時間があったら Spark GraphX も――Apache Tinkerpop Gremlin と実際にどう異なるのか興味あるわ。
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