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意味の全く分からないChainerをAI初心者の僕なりに説明してみた

programmingのイメージ

「AI(人工知能)やDeep Learning(ディープラーニング)に興味を持って勉強を始めたものの、何から手を付けたらいいのかわからない」「Chainer(チェイナー)を使ってみたいけど、そもそもよくわからない」という方、いらっしゃいますよね。実は僕もその一人でした。

知り合いからは「Chainerがいいよ」と勧められたものの、「そもそもChainerってなに?」といったところからさっぱりわからず、ネットで調べてみたものの難しい用語ばかりで余計にわからなくなってしまい、挫折しかけていました。

そこで今回は僕と同じようなAI(人工知能)初心者さんに向けて、「Chainer」がどういったものなのかわかりやすい言葉で解説していきます。AIやDeep Learningの入門編のようなものですので、僕と同じように挫折しかけていた人も是非読んで参考にしてみましょう。

AIを作るには

AI(人工知能)のイメージこの記事を読まれている皆さんは、おそらくAI(人工知能)やDeep Learning、機械学習に関して少しでも勉強していることでしょう。しかし、「AI(人工知能)については分かったけど、どうやったらAI(人工知能)が作れるのか分からない」といった人も多いですよね。そこでまずは、AI(人工知能)の実装に関して簡単にご説明します。

まず最初にAI(人工知能)やDeep Learningなどの機械学習といった、AI(人工知能)の中心となる技術について概要だけでも知っておきましょう。また、AI(人工知能)の実装に関する学びを深めていくと、将来的に数学の微分積分学や線形代数、統計学の知識も必要になってくるでしょう。数学や統計学に関する知識・理解がなくともAI(人工知能)を実装することはできますが、実用的なAI(人工知能)を実装するためには必要となってきますので、不安を感じる方は将来一通り復習しておくと良いです。

AI(人工知能)に関する基礎知識を身に着けたら次はAI(人工知能)をプログラミングしていきましょう。AI(機械学習)プログラミング初心者の場合は、Deep Learningフレームワークを利用すれば比較的簡単にDeep Learningのモデルをプログラミングできるはずです。フレームワークというのは様々なシステム開発を効率化してくれるライブラリのようなものです。

「Chainer」はDeep Learningフレームワークの一つですが、ソフトウェアの骨組みまでも用意されているため、AI(人工知能)初心者やプログラミング初心者におススメです

それでは次の章では、数あるフレームワークの中でも「Chainer」を使用するメリットやその詳細について解説していきましょう。

「Chainer」とは

Chainerのサービスページ

さて、前項で解説したように「Chainer」とはDeep Learningを実装することができるフレームワークですが、Chainerを用いる第一のメリットとして「Pythonのコードをそのまま使うことができる」ということが挙げられます。Pythonは直感的なプログラミング言語であり、シンプルにコードを記述することができるため、学習コストも小さく僕のようなAI(人工知能)初心者にも扱いやすいのです。(もちろんPython初心者の方はPythonについても勉強する必要があります)

さらにChainerはGPUにも対応していますので、大量のデータを高速で処理することも可能です。また国産のフレームワークですので、何かわからないことがあった際も、ネットで調べれば日本語の解説がたくさん見つかるというところも初心者にはうれしいポイントでしょう。さらに、インストールも他のDeep Learningフレームワークに比べて簡単ですので、とにかくその導入のしやすさが最大のメリットになります。

「Chainer」を活用してみよう

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ではいよいよ「Chainer」を活用してみましょう。この項ではインストールから実際に「Chainer」を触るところまで、僕が参考にしたサイトを紹介します。是非一読して参考にしてみましょう。

[blogcard url=”https://udemy.benesse.co.jp/ai/Chainer.html”] こちらのサイトにはMacWindows、Linux環境それぞれでのインストール方法が記載されています。また今回ご説明した「Chainer」のメリットに関してもう少し詳しく解説されています。

[blogcard url=”https://ai-kenkyujo.com/2017/09/18/Chainer-deeplearning/”] こちらのサイトには「Chainer」のサンプルデータセット「MINST」を使用した機械学習の方法が書かれています。今回紹介した記事以外にも初心者向けの記事が多数ありますので参考になるでしょう。

[blogcard url=”https://robotics4society.com/2016/06/23/Chainer-tutorial1/”] こちらには「Chainer」の公式チュートリアルの日本語訳が記載されています。一通り目を通してみることをお勧めします。

まとめ

さて、今回はDeep Learningのフレームワーク「Chainer」について解説してきました。なるべく初心者の方でもとっつきやすいように、「Chainer」の基本的な部分だけをメインにお伝えしてきました。もちろん、Chainerを利用するには、ニューラルネットワークをはじめとした機械学習や、Pythonに関する基礎知識があることが前提となっています。

今回お伝えしてきた中で分からない部分や理解があいまいな部分がある場合は、しっかりと知識を勉強してから「Chainer」をインストールして、AI(人工知能)の実装に役立てていきましょう。

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