ディープラーニング（人工知能の1つの手法で、出力変数が存在する誤差逆伝搬法などの教師付きニューラルネットワークにおける中間層を複数に設定したモデル：日本語では深層学習と訳されることが多い）の実行のため、以前にUbuntu（Linuxの一種）の導入を試みたのですが、うまくいきませんでした。Windows上での仮想環境を考えており、VMwareという環境構築ソフトの設定がうまくいっていなかったため、思い切って削除し、VirtualBOXという別のツールで試してみたところ正常にインストール出来ました。それとは別に、クロスチェックのため、無料の統計パッケージRから”h2o”というディープラーニングの有名な計算ツールを呼び出す環境を構築しました。当初は使い慣れたRのみで完結できる、と考えていたのですが、どうもそうではないらしく、データの加工や結果の整理などはPythonという別のプログラミング言語の助けを借りる必要がありそうです。Pythonは比較的易しい言語ですが、いかんせん経験が足りないので四苦八苦しています。何とか無事に設定も終わり、現在は良く知られているベンチマークデータを入手し、オートエンコーダと呼ばれる入力と出力を同じに設定したデータで試行している段階です。
