こちらの内容のブログの更新、本当に久しぶりです。
本題に入る前に、最近の状況を報告します。人工知能の学習並びにブログの更新、かなり停滞していました。理由は、２つあります。一つは、人工知能学習のための環境構築に時間を割かれていたということ。二つ目は、時間がなかったこともありますが、人工知能の学習やプログラミングの結果をブログの記事にしなかったということです。いずれにしても、学習から遠ざかっていたことは確かです。
さて、結論から言うと、最近、人工知能の学習が順調に進むようになってきました。理由は、先程の逆で、環境構築がひと段落して、学習のための時間ができたことです。また、時間に余裕ができたこともあり、ブログの更新も随分とできるようになりました。人工知能とは直接関係はありませんが、この間にやってきたことを箇条書きにしてみます。
| １ Windows 10 Pro での環境構築 ２ M1 MacBook Pro での環境構築 ３ Ubuntu 20.04 での環境構築 |
とくに、２と３に関しては、ハードウェアの購入から OS のセッティングも必要だったので、やり甲斐がありました。現時点では、全てのシステムにおいて「Docker」を動作させることができました。特に、２の MacBook Pro では、アプリケーションが、M1 に対応していないので、今回はプレビューバージョンでの構築になりました。
ここで、具体的な進捗状況をお話します。やっと、ステージ４の学習が終わりました。ステップ数でいうと５１（全体では６０）が終わりました。プログラミングも遠からず追いつくと思います。これで、書籍の３冊目も終わりが見えてきました。
余談ですが、人工知能の学習内容がいよいよ佳境に入りました。とても、やり甲斐があり、勉強していてとても楽しいです。今回のテーマである「フレームワーク」の全体像が見えてきました。また、フレームワークを作る過程で、フレームワークの使い方が身についてきました。
今回、作成方法を学んでいる「DeZero」というフレームワークは、実際に使われている PyTorch、Chainer、TensorFlow などの有名なフレームワークに類似しており、それらを使用したプログラミングにも容易に対応できます。
今後、個人的には、「TensorFlow」を使ってみたいので、そういう意味でも楽しみです。特に、数年後、実力が向上し、用意された関数やレイヤ、オプティマイザに不満ができたとき（そんな日は永遠にこないかも…）、ワークフレームを自分なりのアレンジができたら本当に素晴らしいと思います。
残りは、第５ステージだけになりました。長かったこの書籍とも、いよいよお別れです。ここまでくると、ほんの少しだけ、終わってしまうことが残念な気もします（嘘です）。