週末のディープラーニング
おつかれさまです。
これまでPYTHONISTAを使ってディープラーニングの基礎問題をトライしてきました。これらの問題を通してディープラーニングの「デ」ぐらいは理解できたんじゃないかな〜と自負している今日このごろです（すいません、まだまだ初心者です）。
shachicode.hatenablog.com
もっと記事にしたい小ネタはあるんですが、早く発展的な問題もトライしていきたいってことで、いったん仕切り直しました。
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開発環境
ここからはPYTHONISTAじゃインストールできないライブラリや、iPadの計算能力の問題もあり、PC（OSはMac）を使って発展問題にトライしていきたいと思います。
使っているMacのスペックはこんな感じです、「このマックについて」ってところをポチー。
プロセッサ：2.4GHz Inter Core i5 メモリ：4GB 1600MHz DDR3 グラフィックス：Inter Iris 1536MB
なにせディープラーニングは初学者なため、このスペックが良いのか悪いのか分かりません。ただ、Webの記事とかを読んでると明らかに悪そう。「グラフィックボードはウンGBのやつを積んでだなぁ！！」っていっぱい書いてて「あぁ〜（哀愁」となっています。
とにかく、できるところまでこのPCを使ってみて、時間がかかってしょうがない！ってなったらその時に考えることにします。まぁ昼は仕事に行ってるし、毎日夜は寝てるし、その間に頑張ってくれればなんとかなるんちゃう？（楽観
ただ、今アメリカに住んでるのでグラボの調達とかできるんかな…？しかもMacのラップトップだからグラボ増設とかそもそも無理じゃね？いやいや、その時に考えよう。
まだまだディープラーニングのアルゴリズムにはnumpyだけでチャレンジしようと思っているんですが、いずれどこかのタイミングでフレームワークを導入することになるかと思っています。その日に備えてGoogle先生の「tensorflow」をインストールしました。しかし、tensorflowを使うにはそれなりのPCスペックを要求されるらしく、たぶん使いこなすのは無理かな〜とも身構えています。
その他、エディターとかも更新しました。
↓こちらにまとめています。
開発環境のアップデート - 社畜エンジニア発掘戦線
（追記．6/4）
ニューラルネットワークの構築を進めていると、マジで計算時間がかかってきました。PCのスペックをどうするか検討中です。。。
