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第3回 動作チェック

Raspberry Piとマイクの動作チェックを行います。なお、本ページの内容はキットの動作確認を先に済ませるため、第3部2章の内容を一部切り出したものとなっています。R...

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まえがき 〜RNNのモデルを作ろう!〜

本講座の第2回では、はじめてディープラーニングのモデルを作ることに挑戦しましたね。そこで学んだモデルを作る手順の「頭脳をつくる」段階では、隠れ層に使うレイヤーの候補を、その処理の...

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第1部1章 RNNレイヤーの生い立ち

本章では、RNNが取り扱う前後関係があるデータがどのようなものかを確認した上で、RNNがどのようなアイデアで作られているのかを紹介します。前後関係があるデータとは...

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第1部2章 RNNレイヤーの構造

本章ではRNNレイヤーの構造を学び、RNNレイヤーを利用したモデルを構築するための知識を学びます。RNNのアイデアの復習まず、RNNレイヤーを生み出すアイデアと、...

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第1部3章 RNNレイヤーの発展

RNNレイヤーの課題前章では、RNNレイヤーでは入力するデータの要素の数だけ隠れ層が重なっているように処理されるというお話をしました。この特性により、RNNレイヤーでは“...

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第2部1章 手を動かして体験しよう!

RNNレイヤーについて学んだ知識を活かして、実際にプログラムを書いてモデルの構築に挑戦しましょう。第2回と同じく、まずはサンプルコードを動かして体験し、それをモデルの手順にしたが...

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第2部2章 用途を決める

この段階では、目的に応じてモデルがどのような入出力を行うか、また目的に合った学習用データをどのように収集するかを決めましょう。『用途を決める』段階のToDo入出力...

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第2部3章 頭脳をつくる

第2部3章 頭脳をつくる用途に適したレイヤーの構成を決め、モデルの構造を決定する段階です。本コース第2回でも説明しましたが、モデルを利用した開発を行う実務では、自...

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第2部4章 学習させる

モデルの学習方法を決めて訓練データを用意し、実際にモデルを学習させる段階です。『学習させる』段階のToDoモデルの学習方法を決めるモデルに学習方法をプログラミングする学習...

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第2部5章 指導する

作成したシンプルなRNNモデルを基準として、必要十分な精度を引き出せるようにモデルを改善する段階です。『指導する』段階のToDo学習中のモデルの精度を計測する精度...

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第3部1章 音声の正体

第3部では、音声を認識するRNNモデルの作成に取り組みます。具体的には、スマートスピーカーのように「Raspberry Piで起動キーワードを聞き分けることができる音声認識モデル...

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第3部2章 音声データの扱い

引き続き、音声認識モデルを作るための準備を行います。本章では、プログラムから音声をデータとして扱う方法と、RaspberryPiで音声データを収集する方法について学びましょう。...

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第3部3章 用途を決める

モデルの利用目的を決めて、それにより作成するモデルがどのような入力に対してどのような出力を行うのか見当をつけ、学習に使うデータを集め始める段階です。『用途を決める』段階のToDo...

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第3部4章 頭脳をつくる

モデルの機能を満たすレイヤー構成を決める段階です。『頭脳をつくる』段階のToDoや埋めるべきテンプレートを確認したい場合は下記のリンクを参照してください。復習:「第2部3章 頭脳...

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第3部5章 学習させる

『学習させる』段階のToDoや埋めるべきテンプレートを確認したい場合は下記のリンクを参照してください。復習:『第2部4章 学習させる』モデルの学習方法を決めるモデ...

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第3部6章 指導する

前章ではシンプルなモデルを学習させて予測結果を確認しましたが、あまり良い結果は得られませんでした。本章では、モデルに調整を加えて認識精度の改善に取り組みましょう。『指導する』段階...

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