これまで本ブログでは、R 言語の使用方法や農業データの統計解析の試みについて紹介してきました。
また、これらの取り組みを本格化するために、高知アグリ・データサイエンス・ラボを始めました。
今回は、人工知能による農業データの予測の試みについて、その第一歩を踏み出したことを報告させてください。
もう少し具体的には、Python を使って手持ちの・オリジナルの (= 自分で・畑で収集した) 農業データをニューラルネットワークによって時系列予測してみた、ということです。
もっと詳しく言うと、 PyTorch の教科書に載っている再帰型ニューラルネットワークによる時系列予測のためのコードを、自分の手持ちの・オリジナルの (= 自分で・畑で収集した) 農業データを使って実装してみた、ということです。教科書は斉藤勇哉『動かしながら学ぶ PyTorch プログラミング入門』です。
畑で収集したデータとは、収穫量です。作物は花、グロリオーサ。本当は市況予測をしたかったんですが、手元にデータを用意するのを忘れていました。なので、あまり適切ではないと思いつつ、収穫量を再帰型ニューラルネットワークで以て予測してみることました。
教科書に載っているコードを、自分で収集したデータに置き換えて実装しただけなので、大したことはしていないというか、デタラメなことをしているのですが、それでも私としては人生初・ニューラルネットワークの実装でした。ちょっと感慨深いものがありますね。たとえデタラメでも、人工知能は人工知能です。
人工知能に興味を持ち始めたのが、ニュースになり始めたやっぱ 5 年くらい前？
一昨年からちょっとずつ、『初めてのディープラーニング』的な本も読んで...
Python 勉強して...
畑でデータ収集して...
周りの人に「え？ お前がやるの？」と笑われ...
てもやめずに取り組んだ結果...
とりあえず手持ちのデータを PyTorch にぶっ込んだら可視化できた...！
といったところです。
だからまだまだこれから。繰り返しになりますが、とりあえず教科書に載っているコードをオリジナルのデータに置き換えました、というだけなので。
ようやく、人工知能のお勉強の第一歩を踏み出せた、といえば妥当でしょう。
これからもどんどん、人工知能のお勉強をしていきます！
