ソニーのNNCで実際にAIを作ったものを紹介します．
せっかくなので，数学をやらせてみましょう．
まず，適当に関数を作りました．
です（ホントにテキトーに作った関数なので，スルーしてください！）．
関数の式はAIに教えず，ｘとｙの対応だけを教えます（データを読み込ませる，ということ）．
そこからAIに，ｘとｙの対応法則を考えさせます（式を使って法則を推定します）．
関数の式を当てさせるわけではなく，（ｙの値を教えていない）適当なｘを代入したらどんなｙの値になるかを推定させるのです．
では，AIを作りましょう！
まず，学習に使うデータを作ります．
そのために，関数にx=0.00,0.02,0.04,……,9.98,10.00を代入してyの値を求めます．
約500個あるので手計算は無理で，エクセルを使います．
そして，乱数などを使って，適当に並べ替えます．
これを，２つに分割して，300個ほどｘｙの対応からなる「学習用データ」と200個ほどの「テスト用データ」を作ります．
いずれもcsvファイルです．
ここでやっとNNCを立ち上げます．
推定の枠組みを適当に設定しました．
さらに，学習・テストの２つのデータを読み込ませます．
学習データを使って法則を見出させ，その法則の精度をテストデータで検証します．
それが全自動！何てスゴイんでしょう，ソニーさん．
誤差がどんどん小さくなる様子を可視化してくれます！
最適化の作業回数を1000回に設定していましたが，500回を過ぎた辺りでほぼ誤差が消えました．
（以降は，無意味な最適化をひたすら繰り返し．スマン，NNCよ）
これでほぼ完ぺきな推定をするAIが得られたハズ．
このAIに，適当なｘを代入したときのｙの値を推定させます・・・
次回へ続く。