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TensorFlowによるFizz Buzz
1.
TensorFlowによるFizz-Buzz やじゅ@静岡Developers勉強会
2.
アジェンダ 自己紹介 TensorFlowについて
Fizz Buzzについて one-hot ベクトル 偶数と奇数に分類 Fizz Buzz問題を解く その他
3.
自己紹介 平口 八寿人(Twitter:yaju) http://yaju3d.hatenablog.jp/ http://qiita.com/yaju 静岡県島田市のSLが通る川根温泉近く に在住。
4.
静岡Developers勉強会について 2008辺りから全国でIT勉強会ブームが起き始める。 2009年に静岡ITPro勉強会の第1回が行われる。 名前に「ITPro」と付くようにシステム管理者向けであったため、 開発者向けの勉強会が欲しいと2010年に発足。 ・ 2010年:「Programming in
Haskell」 ・ 2011年:「JavaScript: The Good Parts」 ・ 2012年:「HTML5&CSS3実践入門」、「GitHubハンズオン」、 「node.jsハンズオン」 ・ 2013年:「入門 機械学習」 ・ 2014年:「実践 コンピュータビジョン」 ・ 2015年:「UnityとBlenderハンズオン」 ・ 2016年:「人工知能ハンズオン TensorFlowコトハジメ」 2015年まではほぼ毎月開始、人数が少ないので年数回に切り替え
5.
TensorFlowについて 読み方は「テンサーフロー」 Googleが2015年11月10日に公開したオープンソース多 層NN(ディープラーニング)に特化したライブラリで現状 C++/PythonでのAPIが存在しています。 TensorFlow 0.12(2016/11/29リリース)からWindowsを サポートするようになりました。2017/02/16に1.0リリース TensorFlowがWindowsサポートしたのでインストールしてみた テンソルについて 多次元の配列
6.
Fizz Buzzについて Fizz Buzz(フィズ・バズ)は英語圏でドライブ中や飲み会 などで行う言葉遊び。 3の倍数のときは「Fizz」、5の倍数のときは「Buzz」、3と 5両方の倍数の場合には「FizzBuzz」、それ以外は数字 を出力する。 2008年ごろ「世界のナベアツ(桂三度さん)」が、Fizz Buzzと同様の規則性で「3の倍数と3が付く数字のときだ けアホになります」のネタがブームに。 【お笑い】R1「世界のナベアツ・3の倍数」2008年
7.
one-hot ベクトル ニューラルネットワークで多クラス分類をする場合、出力層として分 類したいクラスの数と同じ次元のベクトルを出力する。 人工知能のチュートリアル(MNIST)の手書き文字認識で0~9の数 字を分類する(最終出力層10個)がある。 画像データ(28x28=784) x
訓練データ 55000 ↓ 対応ラベル (0-9 =10 ) x 訓練データ 55000
8.
偶数と奇数に分類 Fizz Buzz問題に行く前に手始めに、偶数と奇数に分類 を考えてみる。 「101から127(2^7-1)までのデータで学習したニューラル ネットワークに対して、1から100までの答え(偶数なら even、奇数ならodd)の予測」して出力する。 TensorFlowコトハジメ 偶数と奇数に分類
9.
Fizz Buzz問題を解く 「Fizz-Buzz問題」はコードが書けないプログラマ志願者 を見分ける手法、もしくはどんなコードを書くかなどプログ ラマ採用試験として使われる。 Joel Grusさんの「Fizz
Buzz in Tensorflow」の記事。 プログラマー採用試験としてFizzBuzz問題のプログラム を書きなさいというIT会社面接官に対して「では、まず TensorFlowをインポートします…」というジョークです。 つまり人工知能によってFizzBuzz問題を解くという更に 高度な提案をしたわけです。
10.
Fizz Buzz問題を解く 学習用データに1から100までの数値を使うことは不正行 為とのことで、101から1023までのデータで学習した ニューラルネットワークに対して、1から100までの答えの 予測を出力するプログラムになっている。 TensorFlowコトハジメ Fizz-Buzz問題
11.
その他 TensorFlowコトハジメ Word2Vecで「君の名 は。」と戯れてみた
「サザエさんのじゃんけん データ分析」の2016 年の結果 なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか ご清聴ありがとうございました。
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