Chainer チュートリアル
数学の基礎、プログラミング言語 Python の基礎から、機械学習・ディープラーニングの理論の基礎とコーディングまでを幅広く解説
※Chainerの開発はメンテナンスモードに入りました。詳しくはこちらをご覧ください。
何から学ぶべきか迷わない
ディープラーニングを学ぶには、大学で学ぶレベルの数学や Python によるプログラミングの知識に加えて、 Chainer のようなディープラーニングフレームワークの使い方まで、幅広い知識が必要となります。 本チュートリアルは、初学者によくある「まず何を学べば良いか」が分からない、 という問題を解決するために設計されました。 初学者は「まず何を」そして「次に何を」と迷うことなく、必要な知識を順番に学習できます。
前提知識から解説
このチュートリアルは、Chainer などのディープラーニングフレームワークを使ったプログラミングを 始める手前で躓いてしまうような初学者に向けて構成されています。 環境構築の方法やディープラーニングで使われる数学など、 ディープラーニングを学び始めるのに必要な前提知識を可能な限りスキップせず解説します。 微分や線形代数、統計といった数学から Python によるプログラミングの入門まで、 本チュートリアルだけで必要最低限の知識を得られるようになっています。
チュートリアルを通じて効率的にレベルアップ
本チュートリアルは、初学者が始めやすく挫折しにくいよう工夫されています。まず、
ディープラーニングフレームワークの活用に必要な数学やプログラミングを基礎から
学びます。続いて、機械学習の理論をコーディングで確かめながら学習
することで、ディープラーニングを基本から実践まで
段階的に理解していくことができます。
試行錯誤のループを高速に
試行錯誤のループを高速に
ディープラーニングの初学者にとっても、新しい手法の研究に取り組む研究者や開発者にとっても、 試行錯誤を素早く繰り返せるか否かは生産性に大きく影響します。 もし、コードの誤りをすぐ発見できるなら、コーディングミスを恐れずにより多くの手法を試すことができます。 Chainer は分かりやすいエラーメッセージやデバッグ機能などを提供し、コーディング中の問題発見が容易です。 また、時間の掛かる計算を複数のマシンやデバイスに分散して処理することで、試行錯誤のループがさらに高速化します。 さらに ChainerUI によって、ニューラルネットワークが訓練されていく過程を視覚的にチェックでき、 試行錯誤のループに直感的な判断を加えることができます。
様々な分野への応用をスムーズに
様々な分野への応用をスムーズに
ディープラーニングは様々な分野で応用されており、扱われるデータの種類や組み合わされる手法は多岐にわたります。 Chainer は、画像認識、化学・生物学、強化学習などの分野における応用をシームレスに開始できるよう、 画像認識タスク向けに ChainerCV、 化学・生物学分野向けに Chainer Chemistry、 また深層強化学習のために ChainerRL という拡張ライブラリを提供しています。 これらのライブラリでは、各分野の最先端の手法や学習済みモデルを実装しているので、 入門だけでなく研究での活用、そして実用アプリケーションの開発に至るまで、研究開発のあらゆる段階で直ちに利用できます。
実用化も視野に
実用化も視野に
ディープラーニングにはモデルを訓練する段階と、訓練されたモデルを活用する推論の段階があります。 Chainer は推論のための便利な機能やエコシステムをも備えているので、深層学習の研究開発から実用化までを一つのフレームワークで一気通貫に行えます。 Chainer は深層学習のモデルを表現するための標準フォーマット ONNX での出力に対応しており、 Chainer で訓練したモデルを、他のフレームワークや推論専用のライブラリで読み込むことができます。 また、Chainer で作られたモデルをサポートする推論ライブラリ Menoh を使えば、 デバイスやプログラミング言語を問わずに、モデルを様々な環境へデプロイできます。
