福野泰介の一日一創

100円コンピューターでも秒回5000万計算。 元々はグラフィックス用に開発されたGPUの汎用利用により、手軽に秒間1兆回という単位の計算をこなせるようになっている現代のパソコン。 普段はその持てる力をほとんど使っていない状態です。

AIの一種、機械学習は脳をモデル化したもの。入力と出力をつなぐ、大量のパラメーターを有り余るコンピューターの計算力を使って、いい感じに求める技。 複雑な脳のモデル化（ディープラーニング）も、現代コンピューターによってなんとかなってしまう時代です。

機械学習に便利なオープンソースなライブラリTensorFlowと触れ合う金曜イベント、TensorFriday#02のテーマは手書き文字認識。 短いPythonのプログラムを動かして、ディープじゃないラーニング(nn)の結果と、ディープラーニング(cnn)の結果を体験しました。

せっかくなら、自分でかいた文字を認識させてみたいところなので、webアプリのお絵かきツール「freepad」を改造してPython用の28x28の配列データを生成するアプリ「fornn」を作成。 見事、パッドで書いた下手な数字「5」を認識してくれました！

テストデータを入れ、5を認識するように改造した nn.py in Python3

次回のTensorFlow#03に向けた、講師やテーマ、募集中！

Code for Japan 地域フィールドラボ、健康と特定健康診断をテーマにしたディスカッション。
人ではとても見きれない健康に関する多量のデータでも、機械学習に突っ込んでみることで、なんとかなりそうな気がします。

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