【Python】翻訳まだかな?「人工知能をどうやって始めたらよいの?」に答えるページ【強化学習の本】

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AI Play book

Googleにビチャイが、AIの民主化のために、がんばってるんだ!とGoogle I/O 2017の前のWiredの記事がでていて、AIの民主化って、誰でもが使えるようになることだよなぁ~ なんて、Open AIとかもそうなんですが・・ 昨日、Pythonのこと調べていたら、面白いページというか、φ(..)メモメモしておきたいページに出会いました。

人工知能(AI)は、スタンフォード大学のアンドリュー教授が言っているように、あなたのソフトウェアにスーパーパワーを与えるコンピュータ科学技術のセットです。

私たちの上に構築する人工知能の入門、このマイクロサイトは(非技術と技術の両方)の新規参入がAIで可能何模索し始める支援するためのものです。フォーチュン500 /グローバル2000の企業、新興企業、政府の政策立案者の何百人もの人が、「人工知能をどうやって始めたらよいの?」と尋ねました。「自分の製品や会社でAIで何ができますか?」

このサイトは、これらの質問にお答えする人のためのリソースとして設計されています。

Web上には数多くの優れたチュートリアルが用意されています(使用するライブラリやAPIを理解した後は、参考文献のいくつかのお気に入りをリストアップしています)あなたが望むならば、「第0章」は欠けていました。あなたに可能なことの感覚を与えること。人工知能技術を使ってソフトウェアをよりスマートに、ユーザーをより幸せに、ビジネスをより良くする方法について考えてください。

この演習書は一般的な読者向けに書かれていますが、いくつかのサンプルコードを書いて、GitHubにコードとデータセットの両方を共有して、一部のソフトウェアでプレイしたい人に奨励してます。フィードバックをa16z-ai-playbook@a16z.comまでお送りください

A16Z AI Playbook

ほんとそうですよね(笑) いっぱいHPがあって分からないし、どうやって始めたらいいのか?

それを、Githubにコードとデータセットを一緒においてくれて勉強ができるようにしてくれています。このページにはPodCast(動画)もあって、勉強しようと思ったら、これをじっくり勉強できそうです。

もちろんコードは、Python3のようです。

Tech-topics

AIだけではなくて、Bitcoinとか、Drone、Gaming, Food、Fintechなどなど今流行りのトピックが、ずら~っと並んでいます。

面白いのは、Chinaっていう語で区切られたトピックがあります。

Tech Topics – Andreessen Horowitz

各クラウドサービスの機械学習を試すことができる!!

これ凄いなぁ~ って思ったのは、本当に、科学者やエンジニアじゃなくても、AIに触れることができるんですよね。いろんな学習モデルを試してみたり、各社のクラウドサービスのレスポンスを見れたりできています。

たとえば、画像認識で、写真を選んで、Google、Amazon、MicrosoftのAPIがどういう結果を返すのか?なんてのを出しています。

それぞれの速度と、Googleは 5つ、Amazonは3つ、Clarifaiは20個、Azureは4つ。。と別々の答えをだしていますね(笑)

こんな風に、OCR(文字認識)をするんですが、

Googleだと、これが、Sign(標識)と判断されて以下のようなOCR結果をJSON API responseを見ることができます。Textだけをとってきたのですが、沢山のレスポンスがあります。

 "text" "desc": "HEADS UP!\nCROSS THE\nSTREET\nTHEN\nUPDATED\nFACEBOOK\n",

Amazonだと、これがまたシンプルで・・

{
    "Labels": [
        {
            "Name": "Road Sign",
            "Confidence": 80.07890319824219
        },
        {
            "Name": "Sign",
            "Confidence": 80.07890319824219
        },
        {
            "Name": "Street Sign",
            "Confidence": 80.07890319824219
        }
    ],
    "OrientationCorrection": "ROTATE_0"
}

道路標識 だ と認識しているだけですね。

直接アクセスしてもらって、見てもらうと、APIの戻り値の違いがよくわかります。

A16Z AI Playbook

面白いですよね。

ちまたで言われていることと、だれでもが使える実際の機能を自分で試しながら理解できるのは、良いですね。

自然言語処理だと・・

A16Z AI Playbook

このページに行くと、文章で、感情を調べることができます。

英語で入れると、PositiveとかNegativeとか出てきます。Today is really niceとか、badで入れると、どのAPIも、答えが出てくるのは当たり前なんですが、日本語を入れても、ちゃんと認識するのは、Googleだけとかいうのが分かって面白いですよ。

iOSだけですけど、モバイルにAIを載せる!っていうページもあって、これもいいですね。

A16Z AI Playbook

Open AI Gym

これも面白いです。Atariのゲームのサンプルとかがあって、ここでアルゴリズムを試したりできます。

OpenAI Gym Scoreboards
See the scores on all evaluations.

こちらも、Pythonの知識が必要ですけど・・・

OpenAI Gym

詳しく書かれているので、ドキュメントに沿って実施すればできそうな感じですね。

MIT Pressの Reinforcement learning – an Introduction – 2nd Edition

1998年に出された少し古い本ですが、とても有名な本で。。強化学習について理解を深めるには、バイブルって言われている本です。

というのがあります。 2000年に日本語にもなっていますね。

簡単に強化学習を知りたい人は、↓この動画集を見ると、分かりやすいかも(笑)

【DQNな動画】ラジコンカーの自動運転に機械学習で使えそうな映像を集めてみた。。【UAVシミュレータ】
【DQNな動画】ラジコンカーの自動運転に機械学習で使えそうな映像を集めてみた。。【UAVシミュレータ】
DQNな学習 によると、 ・ V. Mnih et al., "Playing atari with deep reinforcem...

簡単にいうと、パブロフの犬みたいな学習方法です。余計に分かりにくいか(笑) ゲームをやらせて、それの点数とかを教えることでゲームのやり方を学習させようっていうもので、ビデオゲームのピンポンとかを学習させるDeep Learningが有名になったきっかけの機械学習ですね。

Deep Learningの強化学習については、こちらに、簡単にまとめてあります。

【読書感想文】ゼロから作るDeep Learning Pythonで作るんだって・・・【ラジコン自動運転?】
【読書感想文】ゼロから作るDeep Learning Pythonで作るんだって・・・【ラジコン自動運転?】
プログラムの本って、ほとんど買わない(笑) Gitがあったり、ネット上にいろんな情報が出ているので、学生時代は沢山かったけど、それ以降は、...

で・・・この本の第2版が編纂されているようです。

http://incompleteideas.net/sutton/book/the-book-2nd.html

いいのかな?こんなに全部読めてしまって・・ 編集中のドラフトPDFもありますし、コードもGithubに出てます。

ShangtongZhang/reinforcement-learning-an-introduction
reinforcement-learning-an-introduction - Python code for Reinforcement Learning: An Introduction

もちろん、こちらもPythonで書かれています。 強化学習のインプリメントだけなら、こちらのGitもいいよ!と紹介されています。

ShangtongZhang/DeepRL
DeepRL - Highly modularized implementation of popular deep RL algorithms by PyTorch

Atariゲームを学習させるのをアルゴリズム違いで実装しています。

なんかネットサーフィンするだけで使えるような気持ちになってしまいますね(笑)。いかんいかん(笑)

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