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KerasとTensorFlowで機械学習始めます。(1)

 

Kerasとtensorflowなのか

機械学習のライブラリといえば、Chainer,TensorFlow,Theanoなどがあがると思います。

機械学習を始めたての私にとっては当然どれがいいのかわからなくて、とりあえず国産のライブラリであるChainerから始めました。国産であるので、日本語のリファレンス等も豊富で、さらに記法もわかりやすい！　といいところづくめだったんですが,GPU対応がどうしてもできませんでした。WindowsマシンにGPU対応環境をつくることが私の能力ではできなかった・・・。

そこで次にTensorFlowに手を出しました。Googleを出してるライブラリで世界的なシェアが大きく、学ぶには大きな意味がありそうでした。さらにTensorFlowでよかったのがWindows マシンでGPU環境を作ることが簡単にできたことです。オンラインのリファレンス読んで、もろもろのソフトのversionに気を付ければ結構簡単にGPUを利用できるようになりました！

しかし！私はこのTensorFlowを断念しました！　なんか書き方が難しい！　マジ無理！

計算グラフを常に考えた記法は私にとって少々難解でした。早くプログラム動かしたいのに、なんか覚えるメソッド多すぎ！　私はTensorFlowとお別れしました。

ただ、TensorFlowでGPU環境を作れたので、このアドバンテージは捨てたくない。

そこで、救世主Kerasが現れました。

KerasはTensorFlowなどのライブラリをバックエンド(計算等は元のライブラリに任せる)として機械学習のプログラムを簡単に書ける優れものでした。

TensorFlowで作ったGPU環境を利用しつつ簡単な記述でニューラルネットワークを記述できるんです！私自身まだ始めたてなのですが、これはいけるぞ!　という感じがありますね。

このような経緯で私はKerasとTensorFlowでコーディングをしていくことを決意しました。

これから

このブログではとにかく、いろいろな問題に対して機械学習を用いて、解決策を見つけていこうと思います。とにかく、実装をこころがけて邁進します。

完全に私の忘備録になりますので、細かな説明などなくだらだら書いてしまうとおもいますが、もし興味を持ってコメントだったり、アドバイスをしてくれたら大変うれしいです。