こんにちは、AI研究所パートナー研究員の光本（みつもと）です。 AIを導入するにあたって最も労力がかかるのは、学習のために投入するデータの収集とデータのクリーニングや加工作業です。 Pythonでプログラミングしてデータ加工しても良いのですが、もっと楽に、早くできないかということで、その可能性を感じたRapidMiner社のソフトウエアRapidMiner Studio（無料版）を試してみました。 … “至れり尽くせり！データ前処理から機械学習までできるRapidMinerを使って分類問題を解く方法” の続きを読む

こんにちは、AI研究所の見習い研究員マサミです。 機械学習をするにあたって非常に重要なのが、教育用に使う大量のデータですね。勉強しようと思ってもデータがないから始められない。という方も多いと思うので、今回は私が機械学習を行う時に利用しているオープンデータをご紹介します。 UC Irvine Machine Learning Repository 一つ目は機械学習を勉強している人の中では非常に有名な … “機械学習に使える様々なデータセットが取得できるサイト5選” の続きを読む

こんにちはAI研究所のマサミです。 今回は、日本語の文章を単語で区切る「形態素解析」の方法について書きたいと思います。 形態素解析とは、日本語などの自然言語の文章を、意味を持つ最小の単位である「形態素」に分割し、品詞を判別する作業です。 例えば、AI研究所のキャッチフレーズ「AIに脅かされないために、AIを作る側の人間になる」を形態素解析すると以下のようになります。 形態素解析の例 「AI / に … “形態素解析をして日本語の文章を単語区切りにする方法” の続きを読む

こんにちは、AI研究所の見習い研究員マサミです。 前回の記事「[簡単に分かる] プログラミング言語「Python」を使ったニューラルネットワークの作り方」では、ニューラルネットワークの順伝播方向の実行プログラムについて書きましたが、今回は「Chainer」を使った機械学習の方法について書きたいと思います。 機械学習に使用するデータはChainerのサンプルデータセットの中の「MINST」を使用しま … “機械学習用ライブラリ「Chainer」を使ったディープラーニング” の続きを読む

こんにちは、AI研究所のマサミです。 今回は、Azure ML（Azure Machine Learning）を使って、画像認識に特化したディープラーニングのひとつであるCNN（畳み込みネットワーク）の作り方を紹介したいと思います。 Azure MLの使い方は以前の記事「プログラミング不要！？ AI（人工知能）の作り方【Azure ML – 機械学習】」をご参照ください。 機械学習に使用するデータ … “Azure MLでCNN（畳み込みネットワーク）を使ってディープラーニングさせる方法” の続きを読む

前回の記事「機械学習用ライブラリ「Chainer」の学習率パラメーターについて」に引き続き、Chainerのパラメーターについて書きたいと思います。 今回は、重みとバイアスの設定について書きたいと思います。 重みとバイアスの値はどちらもLinear関数内で設定されています。 まずは、重みについてですが、「wscale」で設定された範囲でランダムに重みが設定されるようになっています。 「wscale … “機械学習用ライブラリ「Chainer」の重みとバイアスの設定について” の続きを読む

こんにちは、見習い研究員のマサミです。 最近、機械学習ライブラリ「Chainer」を使ってPythonで学習モデルの作成方法を絶賛勉強中です。 まずは、機械学習の定番中の定番、MNISTのチュートリアルを見ながらいろいろと試しに組んでみました。 組んでいく中で、ノード数や学習回数の設定はわかりやすかったんですが、学習率の値の設定方法がなかなか分からず苦戦しました。！ 調べてもなかなか分からなかった … “機械学習用ライブラリ「Chainer」の学習率パラメーターについて” の続きを読む

こんにちは、AI研究所 見習い研究員のマサミです。 今回は、Azure MLを使った異常検知モデルの作り方をご紹介したいと思います。 Azure MLを使うのでプログラミングの知識がない方でも簡単に作成できます。 Azure MLの基本的な使い方は以前の記事「プログラミング不要！？ AI（人工知能）の作り方【Azure ML – 機械学習】」を参照してください。 機会学習にしようするモジュールです … “[入門者向け] Azure MLを使った異常検知AIの作り方” の続きを読む