前回はpython初心者（というかプログラミング初心者の）ぼくが人工知能（機械学習、深層学習）を簡単に実装した際に使ったツールを紹介しました。
突然ですけど人工知能（機械学習、深層学習）を簡単に実装してみたいですよね？
NNC（ソフトウェア）を使えば初心者でもできます。
この記事を読めば
sonyのneural network consoleを使って初心者が機械学習、深層学習アプリを実装する手助けとなります。
pythonで実装できるようになります
人工知能、機械学習、深層学習を最短で挫折なくマスターしたい方は必見です。
１：ダウンロードします
下のwindowsアプリで始めるボタンをクリックして、
解答、アプリを立ち上げます。
２：学習用データと評価用のデータを用意します。csvファイルで用意します。
例えば、このようなデータがあるとします。30行2列のデータです。
これを0.csvとして、ほかに1.csv,2.csv...とあるとします
それらをtrainというフォルダ内に保存します。
新しく学習用のcsvファイルの中身を次のようにして、trainフォルダと同じ階層に保存します。（名前はtest.csvとかにします）ｙはつけたいラベルです。
上の場合
0.csvというデータが ラベル０（走ってる）
1.csvというデータが ラベル３（止まっている）
2.csvというデータが ラベル２（歩いている）
みたいな感じです。
３：評価用のデータを作る
２と同様に作ります。評価用のcsvはValidation.csvとかにします。
４：学習用、評価用のデータを読み込みます。
ホーム画面からCNN.sdcprojというプロジェクトを利用します。
CNN.sdcprojをクリック。
その後
のDATASETをクリック。
DATASETの↓にある矢印と四角マークをクリックします。そこでTrainingデータを先ほど作ったtest.csvを指定。
次にValidationをクリックして、同様にURIをValidation.csvを指定。
これによって次のようにデータが読み込まれましたよね？
できてない場合はtest.csvの中身の一列目のcsvのpathがあっているか確認してください。
下の場合は
mageというフォルダに4mage-5_25.csvが保存されています。
mageというフォルダと同じ場所にtest.csvを保存しています。
５:学習モデルを作成する
今回の場合インプットデータが30行2列のデータなので、
Inputを30行2列にして、
画像と認識させるために
1,10,6でReshapeしています。
下の本に詳しく説明があります。理論を学びたい方は↓をどうぞ
ソニー開発のNeural Network Console入門【増補改訂・クラウド対応版】--数式なし、コーディングなしのディープラーニング
- 作者: 足立悠,ソニー株式会社,ソニーネットワークコミュニケーションズ株式会社
- 出版社/メーカー: リックテレコム
- 発売日: 2018/11/14
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
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今回の場合はラベルを5つ判別するようなモデルです。
6：学習
そのあとTrainingの▷を押すことによって、学習することができます
次は
これらの学習データを用いて、pythonで実装します。
