それいけ!フロイデ電子工作部

PyData.Okinawaに参加してきました!

2016.09.27

こんにちは、はんだくんです。
沖縄で PyData.Okinawa というコミュニティに参加してまいりました。
こちらは、沖縄を拠点に主にPythonを使ってデータから新しい価値を生み出すコミュニティとして定期的に活動されています。

今回の、コミュニティの内容は機械学習を用いた音楽作成としてMagentaを使いました。
Magentaは、Googleのディープラーニングプロジェクト「Google Brain」から今年6月に出来ばかりのプロジェクトで
オープンソースとしてGitHubで公開もされています。

このようなコミュニティでは初心者の方も大歓迎とよく書かれていますが、
Python...なるほど!、インデントが重要なのか~
ぐらいの知識の自分でも無事ついていけるのかと不安もありつつ参加しておりました。

結果として、機械学習で音楽作成をすることが出来ました。 よかった~
全ては、今回主催された方がしっかりとした資料を作られていたおかげです。
前半は、機械学習の仕組みから今の流れをかみ砕いて説明されており、時折、難しい横文字に???となるところもありましたが、
イメージ図もあったので、理解しながら進められました。
知識を付けて、実践ということで、サンプルとしてビートルズのLet It BeのMIDIファイルを各自で機械学習させてみました。
macが久々にアツアツになって学習するもの、時間が掛かる作業で、
待ちきれなかったので学習率4割程度で生成された音楽を聴いてみました。

出来上がった曲には確かに、と、隣にビートルズがいる!?
ような感じの曲調に仕上がってしっかり学習していると感じました。
なかには同じ時間で学習率10割になった方がいらして、元データと区別がつかないレベルで
密かに、これは機械が聴いて作った曲だけど著作者は誰だなんだろうと、考えてました。
コミュニティ終盤では、各自で持ち寄ったMIDIファイルを基に
いくつか機械学習させて、それぞれの要素を持ち寄せた曲作りを楽しんでいました。
自分もいくつか覚えさせようと試みましたが、トラブル発生...。
少し学習してエラーを掃いてしまいました。
詳しいかたによると、MIDIファイルは厳密な規格が無く、
そのせいで一部が読み込めないフォーマットになっているのではないかと
いろいろと勉強になりました。

機械学習は個人的にも興味のある分野で、将来的にフロイデ電子工作部の
IoTデバイスのシステムに組み込めるヒントがつかめた気がします。
台風が接近していたのでバタバタで帰ってしまたので、機会があれば次は他の参加者の方のお話しをしてみたいと思います。
また、今回の内容に興味がある方は下記のリンク先より環境構築から学習まで資料が掲載せれておりますので、お試しください。


参加致しましたコミュニティへのリンク
http://pydataokinawa.connpass.com/event/39806
毎月定期的に開催されています。