Raspberry Piではじめる機械学習をつらつらと眺めてみたのだが、「果たしてどんなものなのだろう? Raspberry Piがどれぐらい使えるのだろうか?」というのが率直な疑問だ。なぜRaspberry Piを用いるかの理由として筆者は以下の3点を挙げている。
2番目のpythonはRaspberry PiのPiがpythonのPiだからだと書かれているが、Raspberry Piがpythonのために特別にカスタマイズされているわけではないので、なんかこの辺りはかなりこじつけの様が気がする。
実はRaspberry Pi 3 Model B+を買うかNaopi NEO2を買うかで迷っていて、Raspberry Piの方が何か有利なことがあるならば、Raspberry Piにしようかと思って、本書を読んでみたのだが、特にそうでもなさそうなので、Naopi NEO2を買おうと決めた。
今の所我が家ではcubox-iの4coreの物でdebian jessieを動かしてサーバーとして使っているのだが、本家のdebianが2018年6月でjessieの更新を止めるようなので移行を考えている。もう、jessieもold stableなのだから当然なのだが、debianが公式にcubox-iをサポートしていないので、OSの更新は結構面倒くさい。現在動いているものを止められないので、新たに買ったものにdebianの新しいバージョンをインストールして移行しようと思っているのだ。それで、Raspberry Pi 3 Model B+かNaopi NEO2にするか迷っていた。Naopi NEO2にはNASキットがあり、サイズ的にコンパクトに収まるし、Naopi NEO2自体にはheadlessサーバーにはあまり必要性のないHDMI端子もないので、Raspberry Pi 3 Model B+より良いと思われる。ところがである。本家本元からの通販に頼らず秋葉原の秋月電子で買おうと思っていたのだが、NASキットが売り切れになっていて、7月にならないと再入荷しないようだ。8月になっても、在庫切れのままで、入荷時期も未定のまま。何回も秋葉原に行くのが面倒なので、NASキットが入荷するまで待つことにした。
さて本書の内容であるが、機械学習に必要な数式等はなるべく省いており、サポートベクトルマシーン、ニューラルネット、ディープラーニングを既存のツール等(scikit-learn NumPy PIL OpenCV matplotlib)をRaspberry Piにインストールして使い方を学ぶという構成になっている。取り扱っている課題はアヤメの分類、手書き数字の分類、カメラモジュールによるじゃんけんマシーンで、実際に使用するプログラム・データはネットからダウンロードするようになっているので、実物さえあればすぐに試せるようになっているのだが、最初に書いたようにサンプルデータ用いて実際に学習や処理を行った時に、どれくらいの処理時間で結果が得られるのだろうという疑問が残った。本書には処理時間等は書かれていないので、これはRaspberry Piがないとわからない。
