Deep Learningツール「Caffe」が簡単すぎる件

Deep Learning

最近はChainerとか出てますが、友人のススメでCaffeを使ってみました。

率直にいうと、「なにこれ、簡単すぎる!!」。
とにかく画像を放り込んでCaffeにもぐもぐさせるだけで、チューニングしなくてもそこそこの精度が出る。

ワタクシ、機械学習はツールの使い方を知っているだけで、理論の理解は概要レベルでド素人のミーハーです。
そんなぼくでも出来たんだから、未来は明るい。

インストールが面倒なだけ

コンパイルがね、躓くと泥沼です。
リンカエラー恐怖症になるかと思いました。

~~そんなのいつもやってる事なので、大したことではない。~~

データ集めるのが面倒なだけ

正解データを集めるのがね、面倒です。
どこからどれだけの量を取ってくるか、あるいは取ってこれるのかは、運です。

~~そんなのいつもやってる事なので、大したことではない。~~

チューニングが面倒なだけ

チューニングがね、ハードル高いです。
概要レベルのド素人では分からないので、このへんの資料を穴が空くほど読みましょう。

~~そんなのいつもやってる事なので、大したことではない。~~

計算量のハードルはかなり下がっている

Deep Learningと言えばGoogleさんがゴリゴリやってるイメージですよね。
じゃあ自分もやるためにはGoogle並の計算リソースが必要かといえば、そんなことありません。
ぼくらでも手元のPCですぐに始められます。

まず、nVidiaが提供するCUDAをインストールしておけば、ツールのフラグを立てるだけでGPUを利用できる。
これだけでCPUモードより数倍のスピードが出る。
データセットの量などにもよるけど、お試しニューロンならiMacで一晩寝かせるだけで作れる。

アイデア次第で充分面白いものが作れる

ツールやインフラは手元に揃っているので、あとはアイデア次第。

問題は、「何を分類させるか」だけです。
これはアプリ屋さんの得意分野のはず。

近いうちに、どんどん賢いアプリケーションが増えるでしょう。
スマホのカメラはますます大活躍、というわけだ。

とりあえずデータ集めをがんばろうと思います。