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2016年11月06日

AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ










キーワード
ゼロから作るDeep Learning レビュー


AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ(一覧)



1.「 ゼロから作るDeep Learning 」(斎藤 康毅著)について


2.「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集


  ー 「 Anaconda 」をインストール後に、Pythonを実行する方法とは?


  ー 「 Spyder 」のエディタ表示画面の日本語化の方法とは?

  
  ー 「 Spyder 」でPythonのコードを記述・実行する方法とは?


  ー 「 Spyder 」で画像の表示方法とは?


  ー 「 Spyder 」でサンプルファイルをインポート(import)する方法とは?



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人工知能(Artificial Intelligence)の話題や、研究に関心のある方にとって、最近何かと耳にする機会の増えている

Deep Learning 」(ディープラーニング:深層学習)
 
ではありますが、

AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ

の何れかの記事が、Deep Learningという名のブラックボックスに関して、学び始めたいAI初学者の方の、参考になることがありましたら幸いです。




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まだ書籍を購入されていない方はこちらもチェック


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

斎藤 康毅(著)2016年9月刊行 出版社: オライリー・ジャパン

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2016年11月6日確認時点の情報では、
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

のカスタマーレビュー(口コミ・感想・評判・評価)
も投稿されているようでした。
PythonでDeep Learningの基礎を学び始めたい方や
関心のある方は確認してみてください。

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 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 - 斎藤 康毅 (著)











その他にも

Pythonプログラミングなどに関心のある方は、


世界最大級のオンライン学習サイトUdemy


で、

Python関連の講座をチェックしてみてください。



例えば

以下のような講座もありますよ。



Python初学者に

Python3の入門オンライン講座




Pythonでデータサイエンス

Python&データサイエンスオンライン講座









プログラミングなどを

学びたい方にとって

こういった講座は

ありがたいですね。








    ▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ:一覧へ















「 ゼロから作るDeep Learning 」(斎藤 康毅著)について



このウェブサイトでは、


独学プログラマーのためのAI(人工知能・無能)プログラム入門講座


などのコンテンツで

人工知能に関連する書籍の書評として、


書評. (斎藤 康毅著)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


の記事を書かせていただきました。






人工知能に関心のある方にとって、

上記の書籍に関心のある方も

多いようであることや、

個人的にも、


Deep Learning


についての

基礎的な事柄を学び始める上で

良書ではないかと思いましたので、


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



の書籍で、

学ぶ上で、

プログラミング初学者の方が

躓(つまず)く可能性がありそうな事を

自分なりにまとめておこうと思いますので

今後のこの記事の作成状況に応じて

ご活用していただけることがありましたら

嬉しいと思います。









    ▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ:一覧へ








「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集
「 Anaconda 」をインストール後に、Pythonを実行する方法とは?






ゼロから作るDeep Learning


の書籍では、

Python(パイソン)のバージョン3系で

コードの解説が進められています。





Pythonで一度でもプログラミングをしてみた方なら

ご存知の方も多いのではないかと思いますが、

Pythonの実行環境というと、


・ Python公式サイトから提供されているIDLE環境

  * Integrated Development Environment
    :統合開発環境

・ IBMによる開発のEclipse(イクリプス・エクリプス)


・ ジェットブレインズ(JetBrains)による開発のPyCharm(パイチャーム)


などと、

様々な環境を思い浮かべる方も

いるかもしれませんね。


  


すでに、


ゼロから作るDeep Learning


を購入されて、

書籍を読み進めている方は

ご存知と思いますが、

この書籍では、


・ NumPy:数値計算ライブラリ

・ Matplotlib:グラフ描画ライブラリ


などのライブラリを利用して、


Deep Learning


を実装していく構成になっています。






ライブラリと聴くと、


どうやって使ったらいいの?


自分のプログラミング能力で

  対応できるのだろうか?



などと心配になる方も

いるのではないかと思いますが、

この書籍では、

必要となるライブラリなどが

まとめて使えるようになっている


Anaconda 」(アナコンダ)

 * macOS・Windows・Linux対応


というディストリビューション(パッケージ)の

利用を推奨されています。





この書籍を購入しサンプルコードを

実装する練習を始める際に

自分も早速


Anaconda

 * 2016年11月6日確認時点のバージョンは、
  「 Anaconda 4.2.0:Python 3.5 version 」

 * この書籍の初版第1刷の書籍内の
  「 第1章 Python入門 4ページ
   のところにサイトのアドレスも掲載されています。


を公式サイトからダウンロードして、

パソコンにインストールして

Pythonでプログラミングをしてみていますが、

便利ですね。





ただ、

あまり


Anaconda


のような

ディストリビューションや、

プログラミング環境などに慣れていない方にとっては、

インストールして、起動してみたものの

そこから先がわからない・・・・

とお困りの方もいるのかもしれませんね。







Pythonを始める方法の例としては、


Anaconda-Nabvigator

 * Anaconda-Nabvigator BETA


を起動後の


Home


AnacondaでPythonプログラミングを始める方法 | spyderのLaunchをクリック.png
(Spyderのアプリの「 Launch 」をクリック)


 * 画像はクリックすると拡大されます。



で、

いくつかアプリケーション(Application)が

選択できる中の


Spyder 」(スパイダー)


のアプリケーションの枠内にある


Launch

 * launch:開始


のボタンをクリックすると、


Spyder


のアプリケーションが起動するのではないかと思います。





これで、


ゼロから作るDeep Learning


のサンプルコードを実行するための

環境が整いました。





まだ、

サンプルコードを

Github.comから

 * この書籍の初版第1刷の書籍内の
  「 まえがき:F
   のところにサンプルコードのダウンロード先が
   掲載されていると思います。


ダウンロードしていない方は

ダウンロードして

始めてみましょう。







    ▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ:一覧へ













「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集
「 Spyder 」のエディタ表示画面の日本語化の方法とは?




Spyder 」(スパイダー)


は、

初期の設定では、

エディタの表示画面は

英語表記ですが、

日本語化もできるようですので

簡単に方法をまとめておきますね。









上部ツールバーメニュー内の


Tools → Preferences


を選択後に表示されるウィンドウで


General → Advanced Setting

 → General:Language - 日本語



Spyderの日本語化 | AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないために.png


 * 画像はクリックすると拡大されます。



に設定し、


OK


ボタンをクリックし、

再起動を選択すると、

日本語表記の表示画面に

設定できると思います。






プログラミングの開発環境に

慣れていない方にとっては、

日本語で表示できるところは

日本語で表示してもらえると

ありがたいですね。






ちなみに、

英語表記に戻すためには、

上部ツールバーメニュー内の


python → 設定...


を選択後に表示されるウィンドウで


一般 → 詳細設定 → 一般:言語 - English


Spyderを英語表記に戻す方法 | AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ.png


 * 画像はクリックすると拡大されます。



に設定し


OK


ボタンをクリックし、

再起動を選択すると、

再び英語表記の表示画面に

戻ると思います。





日本語で

開発環境の使い方に慣れてきたら

英語表記に戻して

英語とプログラミングの勉強を

してみるのもいいですね。











    ▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ:一覧へ




















「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集
「 Spyder 」でPythonのコードを記述・実行する方法とは?



「 Anaconda 」をインストール後に、Pythonのコード記述・実行する方法とは?Spyder編(動画)


 * 動画でも、Hello, worldプログラミングの手順をまとめてみましたので 
   記事の文章では、分かりにくい方がいましたら参考にしてみてください。





[ その1 ]

:エディタにプログラミングコードを入力し、「 右向き三角1︎:ファイルを実行


「 Spyder 」でPythonのコードを記述・実行する方法 | エディタ編_1.png

 * 画像はクリックすると拡大されます。



1−@:エディタの領域(上の画像では左側のエリア:temp.py*)に
   「 print("Hello, world") 」と半角英数でコード入力します。


1−A:「 右向き三角1︎:ファイルを実行 」をクリックします。



「 Spyder 」でPythonのコードを記述・実行する方法 | エディタ編_2.png

 * 画像はクリックすると拡大されます。



1−B:IPythonコンソール(上の画像では右下のエリア)に
   「 Hello, world 」と出力されました。


















[ その2 ]

:Python consoleにプログラミングコードを入力し、「 enter(return)キー 」を押して出力する。


「 Spyder 」でPythonのコードを記述・実行する方法 | Python console編_1.png


 * 画像はクリックすると拡大されます。



2−@:Python console(上の画像では右下のエリア内)を選択します。


2−A:「 >>> 」のところに、
    「 print("Hello, world") 」と半角英数でコード入力します。



「 Spyder 」でPythonのコードを記述・実行する方法 | Python console編_2.png


 * 画像はクリックすると拡大されます。



2−B:「 enter(return)キー 」を押すと
    「 Hello, world 」と出力されました。



















[ その3 ]

:IPython コンソールにプログラミングコードを入力し、「 enter(return)キー 」を押して出力する。



「 Spyder 」でPythonのコードを記述・実行する方法 | IPythonコンソール編_1.png


 * 画像はクリックすると拡大されます。



3−@:IPython コンソール(上の画像では右下のエリア内)を選択します。


3−A:「 」のところに、
    「 print("Hello, world") 」と半角英数でコード入力します。



「 Spyder 」でPythonのコードを記述・実行する方法 | IPythonコンソール編_2.png


 * 画像はクリックすると拡大されます。



3−B:「 enter(return)キー 」を押すと
    「 Hello, world 」と出力されました。








上記のように、

色々な方法があるようですね。









    ▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ:一覧へ



















「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集
「 Spyder 」で画像の表示方法とは?



「 Spyder:Python 」で画像の表示方法とは?(動画)


 * 動画でも、サンプルの画像を読み込んで、
   画像を表示するための手順をまとめてみましたので 
   記事の文章では、分かりにくい方がいましたら参考にしてみてください。





今回は、


ゼロから作るDeep Learning


のサンプルのソースコードがまとめられている


deep-learning-from-scratch-master


のフォルダを

デスクトップ上に保存してある状態から

解説していきます。



サンプルをデスクトップ上に保存した状態
「 Spyder 」で画像の表示方法とは? | サンプルフォルダを開く方法_1.png


 * 画像はクリックすると拡大されます。









手入力で自分でPythonコードを記述してみても

上手く画像ファイルを出力できないことを

経験される方もいるのではないかと思います。







Spyder


のアプリケーションを起動した状態で、


deep-learning-from-scratch-master


内に保存されている

サンプル画像を開く方法の一例として、


Spyder


のウィンドウ上の

右上の部分のエリア(初期状態では「ヘルプ」)

で選択できる、


ファイルエクスプローラー


「 Spyder 」で画像の表示方法とは? | サンプルフォルダを開く方法_2.png


 * 画像はクリックすると拡大されます。



@ ファイルエクスプローラーを選択



「 Spyder 」で画像の表示方法とは? | サンプルフォルダを開く方法_3.png


 * 画像はクリックすると拡大されます。



A Desktop(デスクトップ)の「 右向き三角1︎ 」をクリック



を選択して、

画像を出力するサンプルファイル(例:「ch1フォルダ」内の「img_show.py」)

をダブルクリックすると


Spyder


の左側のエリアのエディタ上に

サンプルファイル内のソースコードが

表示されるのではないかと思います。



「 Spyder 」で画像の表示方法とは? | サンプルフォルダを開く方法_4.png


 * 画像はクリックすると拡大されます。



B「 Desktop > deep-learning-from-scratch-master > ch01 」まで開き
 「 img_show.py 」をダブルクリックします。


C「 img_show.py 」が左側のエディタのエリアに表示されました。







この状態で、


右向き三角1︎:ファイルを実行


をクリックすると


deep-learning-from-scratch-master


内にある

サンプル画像が表示できるのではないかと思います。




「 Spyder 」で画像の表示方法とは? | サンプルフォルダを開く方法_5.png


 * 画像はクリックすると拡大されます。



D 必要に応じて、「 temp.py* 」のファイルを「 × 」をクリックして削除し、
 「 右向き三角1︎:ファイルを実行 」をクリックします。


E 右下のエリア(IPythonコンソール)にサンプル画像が表示されると思います。














    ▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ:一覧へ

















「 ゼロから作るDeep Learning 」のサンプルコードを実行する際の躓き集
「 Spyder 」でサンプルファイルをインポート(import)する方法とは?




ゼロから作るDeep Learning


のサンプルのソースコードがまとめられている


deep-learning-from-scratch-master





Spyder


に取り込む方法は、


「 Spyder 」で画像の表示方法とは?


のところに、一連の手順を解説しておきましたので、

参考にしてみてください。






新たに自分でPythonプログラミングの

ファイルを作成し自分の手入力で

一から作る場合は、

サンプルコードの


ch02:xor_gate.py

 * XORゲートの実装


の所で

躓かれている方もいるかもしれませんね。







「 Spyder 」で画像の表示方法とは?


では、

サンプルファイルを


Spyder


上に取り込んで

プログラムを実行しています。





サンプルファイルを実行してみたい方は、

試してみてください。









    ▲ AI初学者が「 ゼロから作るDeep Learning 」で躓かないためのまとめ:一覧へ










いかがでしたでしょうか?








今回取り上げさせていただいた情報を元に

とりあえず

サンプルコードを実行できる状態に

なられた方は

いましたか?








Perceptron(パーセプトロン)、

Neural Network(ニューラルネットワーク)、

Deep Learning(ディープラーニング)の基本を

学び始めるきっかけに

今回の記事がお役に立てることがありましたら

幸いです。













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