PGは電子羊の夢を見るのか?

データとパターンのあいだ

最近の機械学習は何をしているのか?これからは何をすべきなのか?

どうも、しがない機械学習学習者ことpirutyです。 さて、最近もなんやかんやあって機械学習のことをいろいろ調べていたりします。 はてブを見ていると、一時期の絶頂は過ぎた感はありつつも、ディープラーニングを中心に機械学習またはパターン認識は一定の市民権を得られたのではないかという印象ですね。

ところでところで! 今回のブームの火付け役は間違いなく「ディープラーニング」。 高認識率かつ特徴抽出をすっとばせるという離れ業を見せ、「画像認識はとりあえずこれでいんじゃね?」感を漂わせています。

産業分野でも、画像をディープラーニングで認識・解析した結果からモニョモニョして...みたいな話はよく聞きます。 この分野に関しては、あとはいかにアイデアを出せるかの勝負になるでしょう。 他の人と違う目線で画像を扱えるか、これまでは注目されてこなかった画像に注目できるかが鍵になります。

ただし、機械学習はどうやら画像認識以外の部分ではまだまだ認識精度がよろしくない様子。 というわけで、この辺りは超穴場! 僕も画像認識以外で実装を進めてみようと思っています。

どっちにしろ、今機械学習を勉強しようとすると「ディープラーニング + 画像認識」の組み合わせは避けて通れません。 データの収集のしやすさや文献の数などを考えてみても、手軽に実装できてある程度の認識率を期待できる画像認識は、入門としてはとても良いと思います。

でも、だからこそ! これからやっていくならそれ以外の情報を認識させる学習機の開発・研究が熱いかと!

そんなわけなので、誰か僕に十分な量のデータを提供してくれませんかね??