Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用

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章 オートエンコーダ

からサンプリングすることができる。

変分オートエンコーダは、学習したデータだけに制約されず、厳密に似たようなものを見たことがな

い場合でも新しいサンプルを出力するように汎化できる。これは非常に強力な機能だ。元の入力デー

タから変分オートエンコーダが学習した分布に従うような合成データを新しく作ることができる。この

ように優れた性質から、完全に新しく、現在流行している教師なし学習の一分野、生成モデルができた。

GAN（敵対的生成ネットワーク）も生成モデルの

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つ だ 。 こ れ ら の モ デ ル を 用 い る と 、画 像 、音 声 、音 楽 、

絵画などを合成することができる。

AI

による生成データの可能性という新しい世界への扉が開かれた

のだ。

7.8

 まとめ

本章ではニューラルネットワークと、広く用いられているオープンソースのライブラリである

TensorFlow

と

Keras

を紹介した。さらにオートエンコーダと、その元の入力データから新しい表現を

学習する能力について説明した。さらに、スパースオートエンコーダ、ノイズ除去オートエンコーダ、

変分オートエンコーダなどのオートエンコーダのバリエーションについても紹介した。

「8 章　オートエンコーダハンズオン」では、本章で説明した技術を用いたハンズオンアプリケーショ

ンを構築して解説する。

先に進む前に、自動特徴量抽出が非常に重要だということを確認しておこう。自動特徴量抽出がで

きなければ、データサイエンティストや機械学習エンジ