ゼロから作るDeep Learning 感想

とりあえずディープラーニングについて
最低限語れるようになっておきたいという,
非常にシンプルな動機による購読.

AI絡みの話題で頻出の「ディープラーニング」について,
概念を説明しつつ,Pythonによる実装例も併記することによって
実践の足掛かりも与えてくれているのが,この書籍.

ディープラーニングを頑張って説明すると,
何かしらを判断させる演算マシンの内部パラメータを
自動的に最適値に調整させる技術,という感じ.
最初はポンコツな判断しかできないマシンが,学習を繰り返すことで
最終的には人間以上の判断能力を備えたマシンになる.

この技術の要となる行列演算は膨大な計算リソースを要するため,
昔はそれほど注目されていなかったわけだけど,
技術向上によってリソースのハードルが下がったこともあり,
色んな分野で応用しましょうというトレンドが,最近発生している.

AlphaGo(アルファ碁)が世界王者をフルボッコにした,
なんてニュースが以前話題になったけれど,あれもその一例.
人間には想像だにできない「最良手」を,膨大な「学習」の上に
「認識」した,という形となる.

話をこの本に戻すと,
「畳み込み」をはじめとする,ディープラーニング関連の
キーワードは,概ねこの本の中で網羅されている.
行列演算についても基礎のレベルから説明されているので,
あまり数学は得意じゃないという人にも十分読めるかと.

第5章の「誤差逆伝播法」が唐突すぎて「?」だったけれど,
ここはぶっちゃけ読み飛ばしても良い.
連鎖律の説明に特化しすぎていて,本質を捉えていない感がある.
誤差逆伝播法の意図するところについては,ググるなりして
ネット上で適当に調べた方が遥かに速い.たとえば以下.
誤差逆伝播法を宇宙一わかりやすく解説してみる - ロボット・IT雑食日記

今後もAI技術は進歩し続けるだろうから
この本に書かれていることも数年後には陳腐化しているかもだけど,
ある程度の前提知識を押さえておきたいという目的は
十分達成できたかなと思う.


株価予測モデルとかで応用してみたいなぁ.