カメラや写真やディープラーニングや人工知能のお話(2017年9月)
2017/10/01
Leica M10 + Officine Galileo Esaog 50mm F2.0 LTM Rangefinder Coupled Modify
写真を撮ることに興味を持つと、レンズやボディを取っ替え引っ替えしたり、面白い構図や決定的瞬間を狙って撮るようになったり、LightroomやPhotoshopでの加工をし始めたり、と色々と段階を経て沼にハマって行きます。
画像処理の沼に落ちると、画像をデータとしてしか見られなくなり、さらに沈むとディープラーニングが見えてきます。
Leica M10 + Officine Galileo Esaog 50mm F2.0 LTM Rangefinder Coupled Modify
日々、Qiitaやはてなに投稿されるデータサイエンティスト、機械学習エンジニアの方々の記事を見ていると、自分も触発されてそちらにブログを立ち上げたくなるのですが、自分で撮る→加工する→分析するのフローが出来る強みはあると思うので、このブログに並行して色々と書こうかなと思ってます。
トップページに追加されてる(完全に個人的メモですが)のに気がついてる方もいらっしゃるようですが(アクセスログで解る)。
以後、Conv.したい!って人にはこの記事をぶん投げるだけで解答になるので少し楽になりたいです。
Leica M10 + Officine Galileo Esaog 50mm F2.0 LTM Rangefinder Coupled Modify
個人的には、ビッグデータとか、機械学習とか、ディープラーニングとか、それこそデータサイエンティストとか、知れば知るほど定義の曖昧な言葉が嫌いになってきてます。
「ホームページ」とか解りやすい例ですが、完全に誤用が定着してしまって、本来の意味で使うほうがレアな感じです(「ホームページ」もblogが出てきてから死語に近くはなってますが)。
前述の言葉を安易に使いたくないなーとは思うのですが、万人にわかりやすく説明せざるを得ない状況で上手く説明出来ない事が多々あるので、文章として纏めるトレーニングをしなくてはな、と。
ブログ記事にわざわざ纏めてくださる方々も、本番執筆に向けたトレーニングを兼ねてるんだろうなと思ってます。
iPhone 6plus
書店に行くと、確率・統計とか数学の棚に行ってしまい、ITとか人工知能の棚は見てないことが多かったのですが、今日、久々に見てみたらディープラーニング関連の本が平積みになってました。
しかも結構種類が多くて、読み物レベルのモノから数式しか載ってないものまで乱立状態だな・・・と。
パラパラと読みまして、この2冊が解りやすく書かれてるなーと思い購入しました。
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正直、これを読んで「さて、やってみるか」ってなれる人って、もうやってる人だけな感じはします(自分もSVM→BoVW→NN→SAE→CNNと段階を踏んでいるので)。
ですが、必要な事が最低限で纏まっていて、あとは論文とサンプルコードをにらめっこしつつ動かして覚えたい派の人には最短ルートな気がします。
Leica M10 + Officine Galileo Esaog 50mm F2.0 LTM Rangefinder Coupled Modify
真っ当な順で行けば、PRMLを先に読めよ、って言われそうなんですが、現実的な時間を考えると下記2冊のどちらかで感覚を覚えつつ、一気にCNNのメチャクチャディープな構造も並行して勉強するしか無いのかなと。
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「RとPython、どっちが良いの?」とか良く聞かれますが、「タスクと実装の状況で決まる」としか言えない気がします・・・。
どこまで自分でやるか、ってのもありますが、最終的に使われる形を想定して言語は選びましょう、ってのは一般的な解だと思ってます(自分はプログラマーではないのでその界隈は全然わからないです)。
私自身が主としてる言語はRでもPythonでも無いです。
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完全に趣味なので、CNN(Convolutional Neural Network, 畳み込みニューラルネットワーク)前提で書いちゃってますが、「パターン認識と機械学習」と「統計的学習の基礎」くらいは読んでおいたほうが良いかと思います。
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「いやいや、こんなんじゃ全然足らねーだろ」とかツッコミ入りそうですし、私自身もそう思ってます。
経済系・情報系・数学系、下手したら医学系の方々まで入り乱れて凄いことになってるので、真っ当なルートってどれなんでしょう?と。
独自に補填しないとマズイ知識は「本人のベース学問とやりたいことに依存」する気がします。
私自身は「金属工学」出身で、炉で溶かして固めて分析してのアナログ派なので、デジタルな所は完全独学です。
そもそも、思い出を残すために写真を撮ってたのになんでこんな事してるんですかねw
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それでもまだわかんない、というのであれば、これを読みましょう。
これが読めないなら、ディープラーニングは向いてないと思って諦めたほうが良いです。
というか、仮に理系だとしたら、これが読めないのは相当に知識がヤバいです。
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GPGPUが前提なので、CUDAもサラッと触れておくと、トラブった時に役に立つかと思います。
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「グラフィックアクセラレータ」って言葉しか無かった時代が幼少期だったものの、一連の進化は知っているので、そこが解らないのであればこれも読んだほうが良いです。
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並列?なにそれ?みたいな時代は10年以上前に終わり、今やマルチコアが普通ですので、MPIとかも知ってたほうが良いです。
そもそも、GPUもCPUもアーキテクチャを意識しないとどっかで詰むと思います。
Leica M10 + Officine Galileo Esaog 50mm F2.0 LTM Rangefinder Coupled Modify
この写真を見て「CUDA Coreが並んでいる・・・」って思えるくらいになると、GPGPUが捗ります。
Leica M10 + Officine Galileo Esaog 50mm F2.0 LTM Rangefinder Coupled Modify
ここまで来て、具体的に適用できるタスクが思いつかない場合は、手法そのものが理解できていない可能性が高いです。
タスク→手法
手法→タスク
のどちらかで攻める事になるはずですが、目的を思い返しましょう。
Leica M10 + Officine Galileo Esaog 50mm F2.0 LTM Rangefinder Coupled Modify
自分も強化学習は興味があるものの、具体的なタスクが思いつかないので手法そのものの理解も進みません。
なのでわかりやすそうなアルファ碁の本を買いました。知らないことは調べることも出来ません。
Leica M10 + Officine Galileo Esaog 50mm F2.0 LTM Rangefinder Coupled Modify
人工知能が人間を超えてしまう技術的特異点を恐れる人が多いですが、現状の人工知能がその延長線上には無いと思ってる派です。
今(2017年9月30日 22:55)久しぶりにWikipediaを見たら前よりもかなり記述が増えてて笑えましたw
汎用人工知能とか言われますが、この世にある最強の汎用人工知能とうちの娘さんを比較したら、ウチの娘さんのほうが圧倒的に優秀でしょう。
半教師あり学習状態で知能を強化する能力において、コンピュータが人間を超えるなんて事態は現状だと思いつきません。
1アボガドロ定数(6.02 x 10^23)のオーダーすら超えられないものに計算を依存してる時点でSFかと。
ただ、作ると倫理的にマズイものはいくらでも作れます。
解りやすい所でいうと、コンピュータウィルスとか作ったらダメなものですが、ちょっと考えれば悪用はいくらでも思いつきます。
あと、使う人次第で道具は武器に変わります。
Leica M10 + Officine Galileo Esaog 50mm F2.0 LTM Rangefinder Coupled Modify
5感でセンシングした情報をリアルタイムで処理する点で、人間の脳は地球で最強レベルです。
世の中には人間以上のセンサーを搭載した生物が多数居ますが、5感を超えるイメージが出来ないとセンシングすらままならないかと思います。
Leica M10 + Officine Galileo Esaog 50mm F2.0 LTM Rangefinder Coupled Modify
人間の目が見ている情報を数値データに置き換えることの出来るレンズと(デジタル)カメラは非常に面白いツールです。
画像を時系列で並べると、間の補完は脳内で出来てしまうという事に気がついた人は凄いと思います(その延長に動画がある)。
Leica M10 + Officine Galileo Esaog 50mm F2.0 LTM Rangefinder Coupled Modify
人間は産まれたときから当たり前にあるものには違和感を覚えないようです。
現在の我々の生活は巨人の肩の上に立ちまくってます。
今、この記事を読んでくださっている人は、ここまでズラズラと書き連ねた一般的な技術に乗っかっているのは確定的に明らかです。
「そのPC、スマホ、タブレットはどうして動いてる?」ってのを考えないと何も事は進みません。
最近、写真を撮ってると「データ収集している」という感覚になってしまい撮影が捗りません。
一度、思いの丈をぶち撒けて、明日はいつもの路線に戻りたいと思います(´ω`)
