機械学習について興味があったので、以下の書籍を見て学んだことをまとめていきたいと思います。
「初めての機械学習」よいう本があるらしく、恐らく入門要素はそちらの方が強い気がしますが、こちらの本でも比較的簡単に書いてあるみたいなので読んでみることにしました。

あと、C言語を使って説明しているのも購入した要因の1つです。
最近の機械学習はPythoを使う様ですが……。

私は現在の業務ではC言語を使用している為、都合が良かったです。
また、大掛かりな環境設定を用意する必要もないみたいなのも大きかったです。
実際はWindowsユーザを想定していて、VisualStudioもしくはMinGW環境を想定しているようですが、Cygwin環境でも問題がなさそうです。

私がCentOSをインストールした時もgccでコンパイルが出来る環境を用意して置いた為、Cの開発環境は既にある状態でした。その為、こちらの本を読んでみたと言った感じです。

参考書籍
『機械学習と深層学習-C言語によるシミュレーション-』
(2016年/著者:小高知宏/発行人:村上和夫/発行所:株式会社オーム社)


*基礎の基礎な部分から

・DQNとは?
いきなりネットスラングの様な言葉が出てきましたが、これは、深層学習により実現された知的処理システムのシステム名のです。

「Deep Q-Network」の略であり、深層学習を用いた学習システムが、人間を超える能力を発揮し得る場合があることを示した研究例であるとも言うそうです。

このシステムをテレビゲームの学習に用いた場合、DQN(プレイヤー)はゲームの画面を見てコントローラの操作を学ぶという人間に近い処置を行うことでを学習していきます。
具体的には、
ゲーム画面の画像をシステムに入力し、深層学習のプログラムによって、ゲームスキルを自動取得し、次回のプレーでは、より高度な操作が出来る様にコントローラを制御する様になるのです。


DQNは以下の機械学習と深層学習の技術を用いています。(厳密には2つは異なるもののようです。)
機械学習の技術
・強化学習(Reinforcement Learning

深層学習
・畳み込みニューラルネット(Convolutional Neural NetWork:CNN)


この「畳み込みニューラルネット」を応用すると、画像認識を行い、入力された写真に何が映っているのかを判別するシステムが出来るようです。




いやー内容が深い。
多すぎる。少しずつ、色々な情報をまとめていきます。

次回 はこちらから。