機械学習 名古屋 分科会 #1に行ってきた

機械学習 名古屋 分科会 #1に行ってきた。

機械学習名古屋勉強会の分科会で、「ゼロから作る Deep Learning」という本の勉強をする会だ。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装(Amazon)

今回は会場はYahoo!Japanの名古屋事務所の会議室だ。
参加人数が多く、サテライト会場ができるくらい人気だ。ディープラーニングのブームを感じる。

講師はいつものantimon2さんで、内容は「ゼロから作る Deep Learning」の1章の読み合わせと、ハンズオンをやった。
今回の初回は、まだPythonの基礎だけで、ディープラーニングまで行かなかった。

Python環境をDockerを使って準備するというのを試した。
Anacondaの小型版のminicondaを使ったpython環境とJupyterNotebookをDockerでコマンド一発で立ち上げるというのが紹介されている。
(勉強会の案内に、準備として書かれていたので前日にインストールと起動テストだけはやっておいた。)

Docker for windowsで上記の環境を起動し、ブラウザでJupyter Notebookを開いてみた。

生のpythonコマンドの対話モードよりもハンズオン向きのGUIなコード書き&テスト環境だ。

print(“hello”)などを動かすとこんな感じになる。
あと、Jupyterの小ワザで%%fileを使って、ファイル生成して、ファイルを実行するのもできる。

Pythonでnumpyを使った配列の演算のところで、ブロードキャストの仕組みを今まで知らなかったのでちょっと勉強になった。

あとは、Jupyterでのmatplitlibの使い方なども参考になった。
matplotlibもJupyterで使えば、このようにすぐに結果を見ることができる。

画像ファイルの表示などもできたりする。PythonでOpenCVを使わなくても基本的な画像の入出力はmatplotlibでできるようだ。

(スクリーンショットのPNG画像を表示させたので、ちょっと見た目が紛らわしくなってる)

今回は本の1章だけなので、すぐに終わってしまった感じだ。
次回もまだディープラーニングまで行かないだろう。
自習できそうなら、次回以降に参加しなくても本を見て自力でやればいいし、間に合わなければ参加して読書&ハンズオンの形でそこまでは進められるだろう。

できれば、並行してC言語とかで自分で同じようにコードを書いて勉強を進めていきたい。

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