静岡Developers勉強会とShizuoka.pyのTensorFlowの資料となります。

1. TensorFlowによるFizz-Buzz
やじゅ＠静岡Developers勉強会

2. アジェンダ
 自己紹介
 TensorFlowについて
 Fizz Buzzについて
 one-hot ベクトル
 偶数と奇数に分類
 Fizz Buzz問題を解く
 その他

3. 自己紹介
 平口 八寿人(Twitter：yaju)
http://yaju3d.hatenablog.jp/
http://qiita.com/yaju
静岡県島田市のＳＬが通る川根温泉近く
に在住。

4. 静岡Developers勉強会について
2008辺りから全国でIT勉強会ブームが起き始める。
2009年に静岡ITPro勉強会の第１回が行われる。
名前に「ITPro」と付くようにシステム管理者向けであったため、
開発者向けの勉強会が欲しいと2010年に発足。
・ 2010年：「Programming in Haskell」
・ 2011年：「JavaScript: The Good Parts」
・ 2012年：「HTML5＆CSS3実践入門」、「GitHubハンズオン」、
「node.jsハンズオン」
・ 2013年：「入門 機械学習」
・ 2014年：「実践 コンピュータビジョン」
・ 2015年：「UnityとBlenderハンズオン」
・ 2016年：「人工知能ハンズオン TensorFlowコトハジメ」
2015年まではほぼ毎月開始、人数が少ないので年数回に切り替え

5. TensorFlowについて
読み方は「テンサーフロー」
Googleが2015年11月10日に公開したオープンソース多
層NN(ディープラーニング)に特化したライブラリで現状
C++/PythonでのAPIが存在しています。
TensorFlow 0.12(2016/11/29リリース)からWindowsを
サポートするようになりました。2017/02/16に1.0リリース
TensorFlowがWindowsサポートしたのでインストールしてみた
テンソルについて
多次元の配列

6. Fizz Buzzについて
Fizz Buzz(フィズ・バズ)は英語圏でドライブ中や飲み会
などで行う言葉遊び。
3の倍数のときは「Fizz」、5の倍数のときは「Buzz」、3と
5両方の倍数の場合には「FizzBuzz」、それ以外は数字
を出力する。
2008年ごろ「世界のナベアツ(桂三度さん)」が、Fizz
Buzzと同様の規則性で「3の倍数と3が付く数字のときだ
けアホになります」のネタがブームに。
【お笑い】R1「世界のナベアツ・3の倍数」2008年

7. one-hot ベクトル
ニューラルネットワークで多クラス分類をする場合、出力層として分
類したいクラスの数と同じ次元のベクトルを出力する。
人工知能のチュートリアル(MNIST)の手書き文字認識で０～９の数
字を分類する(最終出力層10個)がある。
画像データ(28x28=784) x 訓練データ 55000
↓
対応ラベル (0-9 =10 ) x 訓練データ 55000

8. 偶数と奇数に分類
Fizz Buzz問題に行く前に手始めに、偶数と奇数に分類
を考えてみる。
「101から127(2^7-1)までのデータで学習したニューラル
ネットワークに対して、1から100までの答え(偶数なら
even、奇数ならodd)の予測」して出力する。
TensorFlowコトハジメ 偶数と奇数に分類

9. Fizz Buzz問題を解く
「Fizz-Buzz問題」はコードが書けないプログラマ志願者
を見分ける手法、もしくはどんなコードを書くかなどプログ
ラマ採用試験として使われる。
Joel Grusさんの「Fizz Buzz in Tensorflow」の記事。
プログラマー採用試験としてFizzBuzz問題のプログラム
を書きなさいというIT会社面接官に対して「では、まず
TensorFlowをインポートします…」というジョークです。
つまり人工知能によってFizzBuzz問題を解くという更に
高度な提案をしたわけです。

10. Fizz Buzz問題を解く
学習用データに1から100までの数値を使うことは不正行
為とのことで、101から1023までのデータで学習した
ニューラルネットワークに対して、1から100までの答えの
予測を出力するプログラムになっている。
TensorFlowコトハジメ Fizz-Buzz問題

11. その他
 TensorFlowコトハジメ Word2Vecで「君の名
は。」と戯れてみた
 「サザエさんのじゃんけん データ分析」の2016
年の結果
 なぜ機械学習にPythonが選ばれるのか
ご清聴ありがとうございました。