Raspberry Pi ではじめる機械学習を読んで
本のレビューとなりますが 忘備録も兼ねています。 本のリンクはここです
この本の終わりに、上の写真のような実験を試すことができました。
このシステムは、人間のじゃんけんゲームの手をコンピューターで予想して勝ちの手を予測するプログラムです。
本の解説は最初に、青い枠の中のプログラムの説明で人間の手の予測です。
anacondaについていたspyderでデバックしながら変数と解説の図をみたら理解できました
次に、赤枠内の手を認識するためのプログラムの説明です。白黒に二値化するのとどうやったらうまく認識するかの説明 回転させたりなどです。
最後に2つのプログラムを組み合わせました。
どちらも機械学習を使用しています。
じゃんけんゲームで勝つ確率を高めるために、この本では最後の章で深層学習の方法をわかりやすく説明しています。
畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network ）の説明がありました。
図のカーネルサイズはフィルターのことのようです
フィルターとは：
画像の特徴(たぶんエッジ、曲がり具合、濃淡など）を切り出すためにフィルターというものを使いそのフィルターが学習が進むにつれて更新されていくのがきものようです。
Dropoutとは：
過学習（オーバーフィッティング）というのがあり学習データに適応しすぎてそれ以外のデータにたいする判定がうまくいかない状態
で、それを是正するために 使用しないニューロンを無作為に決めて適切な学習結果を出す（導き出す）方法とのこと。
間引きということばがありますがこれと同じかなと思いました。
出力サイズ１２８はニューロンの数
出力サイズ１０や３は １０は０から９の個数、３はグー、チョキ、パーの分類の種類の数
*本では手書きの数字（０から９）の認識を行うことの解説もありました。
マックスプーリングは写真の特徴を損なわないで画像さいずを縮めるプロセス
画像のズレに影響されないことがポイントとのこと。
読んでわかったことは 学習は処理の早いコンピューターでさせて それをRaspberry Piで使えばいいのだろうということ 活用する側としてはライブラリー（テンソルフロー, テアノなど）を活用できるようになれば良い。
大変わかりやすく素人でも理解できました!!
次にどのような本を読み進めるべきか迷っています。