Excelとpythonで作るフォトモザイク
hjk1000
本講義では、フォトモザイクを生成する全体プロセスをアルゴリズムの観点から見ていきます。 入力画像をK-meansクラスタリングによってタイル数に合わせた代表色集合に縮小した後、ハンガリアンアルゴリズムを適用して各色とタイルを1:1で最適マッチングします。 これにより、画像処理と組合せ最適化アルゴリズムが結合されて一つの視覚的成果物を作り出すプロセスを理解します。
Basic
Python, Excel
Excelでディープラーニングの原理を目で見て学んでみましょう。


学習した受講者のレビュー
5.0
753kg
ディープラーニングの基礎 강의 を聞くと、ほとんどモデルは関数を使って結果データを見るだけなので、モデルを作成して学習させる過程が気になっていましたが、まさに私が求めていた 강의 でした。簡単な例でエクセル 구현 しながら視覚的にすぐに確認できるので面白かったです。ありがとうございます!
5.0
박언상
エクセルを使った説明で、機械学習の概念が理解しやすかったです。
5.0
이승진
微粉など文科としては数学的に少し大変でしたが、ディープラーニングの概念を理解するのには最高だと思います!ありがとうございます!
ディープラーニング基礎
エクセル使い方
ディープラーニングの基礎過程をエクセルで目で見ながら知ってみよう
ディープラーニングは人工知能技術の核心の一つであり、複雑なデータの中でパターンを自ら学習し予測する能力を備えたモデルです。しかし、この強力な技術も最終的に数学的な操作と繰り返しの最適化プロセスを通して機能します。これらのプロセスを単に理論で学ぶよりも直接実装してみながら、体験することははるかに深い理解を提供します。特にExcelは、私たちが最も使い慣れたツールの1つで、数式やデータを視覚的に表現して直接操作できるため、ディープラーニングの学習過程を体験するのに非常に適したツールです。
この学習の目的は、ディープラーニングモデルが入力データをどのように処理し、予測結果と実際の値の差を計算した後、この誤差を減らすためにパラメータを調整するかをExcelで直接実装することです。これを行うには、まず最も単純な形のディープラーニングモデルである線形回帰モデルから始めます。たとえば、出力値yyyは、入力値xxxに対してy = wx + by = wx + by = wx + b、または多変量拡張で、y = w1x1 + w2x2 + by = w_1x_1 + w_2x_2 + by = w1 x1 + w2 x2 + bなどの式に従います。このモデルが予測した値と実際の値との差は「損失関数」で測定され、この損失を最小限に抑える方向にモデルのパラメータwwwとbbbを調整します。
これらのパラメータ調整には、「傾斜下降法」と呼ばれる最適化アルゴリズムが使用されます。傾斜降下法は、損失関数の傾きを計算し、その傾きを反映してパラメータを少しずつ調整する方法で動作します。このプロセスは数学的には微分と行列演算を含み、ディープラーニングではこれを自動的に処理する「逆伝播」アルゴリズムが重要です。
Excelでは、各ステップ(入力、重み積、出力計算、損失計算、勾配計算、パラメータ更新)をセル単位で分割して設定できます。たとえば、入力値と重みをそれぞれセルに入力し、それを乗算して予測値を取得し、実際の値との差で損失を計算します。その後、損失に基づいて勾配を求め、それに基づいて重みを調整するプロセスを繰り返してモデルを徐々に最適化することができます。
また、これらのプロセスをExcelの式で直接構成することで、PythonのTensorFlowやPyTorchのようなフレームワークがなくても、ディープラーニングのコアロジックを直接手で実装できます。これは単純な実装以上の意味を持ち、ディープラーニングの内部構造と動作原理を深く理解するのに大いに役立ちます。
結論として、私たちはExcelという使い慣れたツールを活用して、ディープラーニングの基本概念、学習構造、損失関数、傾斜下降法、逆伝播などの重要な要素を直接実装し、視覚化することで、理論的な理解を超えて実質的な感覚と直感を得ることができるようになります。この過程を一緒にじっくり踏みながら、ディープラーニングの本質的な理解を一緒に育てていきましょう。さて、本格的にディープラーニングの世界に入門してみましょう!
学習対象は
誰でしょう?
ディープラーニングに初めて触れ、原理に興味がある方
Excel を活用してディープラーニングの基礎を実装してみたい方
1,576
受講生
44
受講レビュー
10
回答
4.7
講座評価
11
講座
こんにちは
非専門家としてディープラーニングを熱心に勉強している社会人です。
勉強しながら感じたことを、皆さんと共有したいと思っています。
ありがとうございます。
全体
10件 ∙ (1時間 25分)
全体
18件
4.8
18件の受講レビュー
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
¥698
知識共有者の他の講座を見てみましょう!
同じ分野の他の講座を見てみましょう!