機械学習のココロ（Vol.62掲載）

著者：石井一夫

最終回は、次世代データサイエンス言語として注目されている「Julia」を紹介します。高速な実行速度、並列分散処理の容易さ、数式記述の自然さなどを特徴とするJuliaは、今後急速に普及すると考えられます。

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図4　必要パッケージを読み込むコード

using Pkg
Pkg.add("Flux")
using Flux
using Statistics
using Flux: onehotbatch, onecold, crossentropy, throttle
using Base.Iterators: repeated

using Pkg

Pkg.add("Flux")

using Flux

using Statistics

using Flux: onehotbatch, onecold, crossentropy, throttle

using Base.Iterators: repeated

図5　MNIST データを読み込むコード

imgs = Flux.Data.MNIST.images()
labels = Flux.Data.MNIST.labels()

1 2	imgs = Flux.Data.MNIST.images() labels = Flux.Data.MNIST.labels()

図7　訓練用データの前処理用コード

X = hcat(float.(reshape.(imgs, :))...)
Y = onehotbatch(labels, 0:9)

1 2	X = hcat(float.(reshape.(imgs, :))...) Y = onehotbatch(labels, 0:9)

図8　モデルの構築用コード

m = Chain(
  Dense(28^2, 32, relu),
  Dense(32, 10),
  softmax)

m = Chain(

Dense(28^2, 32, relu),

Dense(32, 10),

softmax)

図9　損失関数などの設定用コード

loss(x, y) = crossentropy(m(x), y)
opt = ADAM()
accuracy(x, y) = mean(onecold(m(x)) .== onecold(y))
dataset = repeated((X,Y),200)
evalcb = () -> @show(loss(X, Y))

loss(x, y) = crossentropy(m(x), y)

opt = ADAM()

accuracy(x, y) = mean(onecold(m(x)) .== onecold(y))

dataset = repeated((X,Y),200)

evalcb = () -> @show(loss(X, Y))

図10　訓練データを用いた学習をするコード

Flux.train!(loss, params(m), dataset, opt, cb = throttle(evalcb, 10))

1	Flux.train!(loss, params(m), dataset, opt, cb = throttle(evalcb, 10))

図13　テストデータの前処理用コード

test_X = hcat(float.(reshape.(Flux.Data.MNIST.images(:test), :))...)
test_Y = onehotbatch(Flux.Data.MNIST.labels(:test), 0:9)

1 2	test_X = hcat(float.(reshape.(Flux.Data.MNIST.images(:test), :))...) test_Y = onehotbatch(Flux.Data.MNIST.labels(:test), 0:9)

図14　テスト画像の数字を推測するコード

onecold(m(test_X[:,5287])) - 1

1	onecold(m(test_X[:,5287])) - 1