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競馬AIの作り方 2話 AIの勉強方法

こんにちは。Gary設計者です。
今日はAIの勉強方法を紹介します。
まだ過去の投稿を見てない方はそちらからお読みください。

競馬AIの作り方 0話 はじめに
競馬AIの作り方 1話 AI Toolの紹介


ここで改めてGary開発当初の私のバックグラウンドについて説明します。

  • AIスキル:無し
  • プログラミングスキル:Python初心者(Webで調べながらならコーディングができる程度)
  • 数学:大学受験、簡単な物理数学はできる。
  • 競馬歴:2年

これから紹介する方法は上記のバックグラウンドを持っている私の勉強方法なので、人によっては簡単、もしくは難しいと感じるかもしれません。
特に全くプログラミングスキルがない(言語を問わずif文やfor文がわからない)、大学受験程度の数学は理解していない(微分や確率がわからない)と難しいかもしれません。
AIの勉強に競馬歴は関係ないですが、競馬AIを作るとなると競馬がどういうスポーツかを知っている必要はあります。まぁ競馬歴なしで競馬AIを作りたいという人はいないと思いますが。
それでは私が実践した勉強方法を紹介します。

YouTube Neural Network Console

Deep Learning入門:Deep Learningとは?

私がGary開発に使っているNeural Network ConsoleはYouTubeチャンネルを運営しています。
投稿動画の内容はDeep Learningとは何か?という基本的なところから最新の技術紹介など幅広く動画投稿を行っています。
実際にNeural Network Consoleのサンプル環境を動かしている動画もあるので、マネして手を動かすだけでAI作りの簡単さが体験できるようになっています。
ただ、動画を見るだけでもサンプルのAIを作れるようにはなっていますが、サンプル以外のAIを作るとなるとDeep Learningの基礎を理解していないと難しいです。
具体的にはNeural Network Consoleで使う各層が何をしているかを理解しておく必要があります。
動画上でも理解できる作りにはなっていますが、初心者にはどの動画をみれば理解できるかがわからないと思います。(私はわかりませんでした。)
そこで私は下記の本を読んで勉強しました。

ゼロから作るDeep Learning

―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 

AI開発者の多くがこの本を読んだことあると思います。定番中の定番です。
この本では最初にPython環境の構築からライブラリのインストール、基本的な文法について説明しています。
そのため、Python未経験者にもオススメできる本となっています。
この本の特徴としてはNeural Network Consoleで使う各層についての説明を文字、数式、グラフ、Pythonコードの4つで説明している点です。
基本的にAI開発者はライブラリを使用するケースが多いので、何をやっているか理解できないまま設計を進めてしまうときがあります。
Neural Network Consoleの動画でも説明がりますが、AI開発の導入としてとりあえず設計してみるというのは賛成です。
しかし、今後精度を高めていくことを検討する場合はNeural Network Consoleの各層を正しく理解する必要があります。
この本はその理解の手助けをしてくれると思います。
私はとりあえずNeural Network Consoleを動かしてみて、わからないところは本の目次や索引を使い、わからないところだけ読むという方法で勉強しました。

以上、私がGary開発時に行った勉強方法の紹介でした。
それにしてもYouTubeにはたくさんの勉強教材が登録されていますね。
無料だし、動画で説明してもらうとイメージが湧きやすくてとてもいいです。

それでは、今日はここまでです。
次回はNeural Network Consoleのサンプルを使ったAIの紹介をします。
#競馬データを紹介はもう少々お待ちください。。。

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