2018年3月3日土曜日

素人がTensorFlowの研修に行った結果(1日目)

素人なSEであるりばーがTensorFlowの研修を受けた体験記になります。
研修は2日間で、これは1日目の事です。
りばー的には基本的な概念に馴染みがなくて、なかなか取っ付き難かったです。自分の復習も兼ねて記録しておこうと思います。また、同じように全然分からなくて困ってる方のお役に立てれば幸いです。



本題


 TensorFlowの読み方


TensorFlowってそもそもどうやって読むのが正解なんでしょうか。
てんそーふろー
てんさーふろー
てんそるふろー
と色々呼び方あるみたいですが、なんでも正解らしいです。元々やってる人はてんそーふろーてんさーふろーと呼ぶ人が多いっぽいですね。
今回の研修ではこういった読み方の説明も随所に入っていて、形から入るタイプのりばーとしては嫌いではなかったです。こういうのは講師の趣味になるんでしょうけど
でも読み方って本ではイントネーションが伝わらなかったりして、講義で習ったときに得られる1つのメリットではあると思います。知ってる風で自信をもって話す、というのもプロとして大事なスキルだと思ってます。その時に玄人ぽい話し方を知識として知っておくのは大事です。自分が使うかどうかは別としてですね。


 そもそもTensorFlowって何するの?


TensorFlowはPythonのライブラリーという話は以前の記事でしましたね。じゃあ、何をする為に(したいが為に)そのライブラリーを使うのって事です。
もちろん”機械学習をしたいから”なんですけど。もっと掘り下げていくと、TensorFlowは複雑な数式を行う為に存在しているライブラリーとの事でした。そして、その数式を効率よく実行する構造になっているそうです。
元々、機械学習という分野は数学の世界らしいです。なるほど、理解に苦しむのも納得ですね。数学と聞くと急に頭が痛いです。

つまり、TensorFowで何をするか?というと、式を作って計算をさせます。
その為の便利な関数が詰まっているライブラリーなんだ、と理解しました。

 環境の構築

研修の手始めは環境の構築からでした。自分ではやったことはありますが、完全に独学ですので本来はこうやるんだ、という勉強になると思いました。結果的にはあまり違いはありませんでした。研修でもAnacondaの仮想環境に対してTensorFlowをインストールして構築していました。この手法が一般的なんですかね。
りばーが構築したやり方はこれです。

Pythonを始めてみよう -ゼロから兎に角やってみよう

 演習と突然の事件


研修は進みTensorFlowの説明、サンプルコードの説明、演習問題と行なっていきました。そして事件は突然に起こります。
10人ほどで研修を受けていたんですが、そのうちの1人が怒って帰ってしまったのです。どうやら内容が理解できなくて、講師に聞いてみたものの自分の望んでいるような回答を貰えないので気に食わなかったみたいです。まぁ、りばーも正直全然理解できていなかったので気持ちは分からなくはなかったですけどね。怒っちゃダメですよ。教えてもらってるのに。
と言うわけで途中から1人減り、彼は次の日も現れませんでした。


 本日分かったこと


そんなこんなでサンプルプログラムを解説しながら、自分でも実際に動かしながら機械学習を行いました。モデルの解説と作成方法も教えてもらいました。
で、1日目が終わった感想です。

内容について理解するのは大変であると言う事が分かりました。

まず、n次テンソルというn次元のデータ、という概念が頭でイメージできません。1次元は線です。2次元は面です。3次元は立体になります。4次元はそれに要素が+1されている状態。で、実際扱うのは64次元…え?
4次元の時点で実感のない世界なのに64次元とかぶっ飛びすぎです。
次に、これは勉強している方なら知ってると思うのですが、統計的な知識が必要になってきます。データを成形する際であるとか、学習結果を分析する際にどうやって確認すれば良いか?を知らないとプログラミングできません。この部分が自分が理解する上でネックになっているのかな、と思ってます。

と言った感じで1日目が終わり、理解度としてはほとんどないです。すごく不安なスタートですが2日目に続きます。

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