ディープラーニング
人工知能、機械学習、ディープラーニングの関係
その中で、人工知能には機械学習と深層学習が含まれ、機械学習には深層学習が含まれ、深層学習は音声認識、自然言語処理、コンピュータービジョンなどの分野に分類できます。
人工知能の定義
最新のテクノロジーを使用して人間の知能をシミュレートおよび解釈し、人間の知能の規律を拡張します。
機械学習の定義
機械学習は、経験を利用して計算手段を通じてシステム自体のパフォーマンスを向上させる方法の研究に特化しています。この経験は通常データと呼ばれるもので、機械学習とはこれらのデータを学習してモデル (つまりアルゴリズム) を生成し、このモデルを使用して新しいデータの予測値を生成することができます。機械学習の主なタスクは、分類、回帰、クラスタリング、異常検出、密度推定などです。
ディープラーニングの定義
機械学習のプロセスは通常、データの前処理、特徴抽出、特徴選択から始まり、次に予測または推論が行われます。前処理と特徴抽出の特徴選択は特徴表現とも呼ばれ、結果を予測する上で重要な役割を果たしますが、これらは人間が操作する必要があります。これは、ニューラルネットワークを通じて自動的に特徴を抽出するディープラーニングを導入したもので、人間の主観が入らず、データの客観性を保ち、より正確な特徴を抽出することができます。深層学習に含まれるネットワークには、主に全結合ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、トランスフォーマーが含まれます。
深層学習フレームワーク
現在、主に人気のあるフレームワークは、tensorflow、keras、pytorch、MxNet です。
深層学習ツール
主に Python 環境を設定します。プロジェクトに複数のバージョンが必要な場合、つまり Python の複数のバージョンが必要な場合は、anaconda をインストールすることで Python 環境を管理できます。anaconda は非常に優れたソフトウェア パッケージ管理システムと環境だと思います。管理システムを介して、必要なサードパーティ ライブラリをインストールできます。Python コンパイラーの場合は、jupyter、pycharm、VScode を使用でき、それぞれに独自の利点があります。anaconda がインストールされていればコンパイラもインストールされるので便利です。anaconda のダウンロード アドレスはAnaconda | The World's Most Popular Data Science Platformです。自分でダウンロードすることもできます。Baidu を通じてダウンロードすることもできます。このダウンロードは比較的簡単なので、これ以上は説明しません。
Anaconda でよく使用されるコマンド
環境づくり
Anaconda プロンプト コマンド ライン ウィンドウを開くと、インターフェイスは次のようになります。
環境を作成するには、次のように入力します: conda create -n 環境名 python = インストールする Python のバージョン番号
例：conda create --name your_env_name python=python2.7
これは、環境を作成することを意味します。名前は your_env_name で、この環境で構成した Python 環境は python2.7 で、システムは自動的に python2.7 をダウンロードします。
ダウンロード結果は以下の通りです。
コンテキストスイッチング
環境を作成した後、現在の基本環境から作成した環境に切り替えることができます。
環境切り替えステートメントは次のとおりです: conda activate your_env_name
結果は次のようになります。コマンド ラインの左括弧は現在の環境の名前を示します。
現在の環境を終了したい場合は、 conda deactivate と入力して基本環境に戻ります。
以下に示すように:
環境へのインストールに必要なサードパーティ ライブラリ
現在の環境に切り替えた後、必要な Python ライブラリまたはフレームワークを現在のライブラリにインストールできます。
たとえば、numpy ライブラリをインストールするには、次のように入力します。 conda install numpy
numpy ライブラリを更新するには、次のように入力します。 conda updata numpy
numpy ライブラリをアンインストールするには、次のように入力します。 conda delete numpy
現在の環境でライブラリを表示すると、インストールしたライブラリが正常にインストールされたことを確認することもできます。次のように入力できます: conda list
以下に示すように:
概要: 特定のライブラリをインストール、削除、または更新するときは、上にある numpy を操作しているライブラリの名前に置き換えるだけで済みます。
環境の削除
まず、作成した環境を確認し、コマンド conda info --envs を入力します。
結果は次のとおりです。
環境を削除したい場合は、次のコマンドを入力できます: conda delete --name your_env_name
深層学習フレームワークをインストールする
次のコマンドを入力して、現在の環境に tensorflow フレームワークをインストールできます。
命令：pip install --upgrade --ignore-installed tensorflow
インストールを待ちます。tensorflow と Python のバージョンは関連しているようです。問題がある場合は、バージョンの不一致が原因かどうかを確認してください。
コンパイラjupyterを開きます
現在の環境でコマンド jupyter Notebook を入力して、Web インターフェイスを開くことができます。