機械学習、ディープラーニングに興味はあるけど、専門書はわけわからん！という人はまずこれを読んでみるといいかも。
「いちばんやさしい ディープラーニング 入門教室」はソーテック社様より献本いただきました。
「いちばんやさしい ディープラーニング 入門教室」目次
- Chapter1 ディープラーニングと機械学習
- Chapter2 Pythonの準備と基本文法
- Chapter3 ディープラーニングの体験
- Chapter4 ニューラルネットワークの基本
- Chapter5 畳み込みニューラルネットワーク
- Chapter6 ディープラーニングの応用
まずは機械学習、ディープラーニングがどういうものかという説明から始まり、徐々にPythonのコードを通して、ディープラーニングの知識を学んでいきます。
Chapter1~3でディープラーニングや機械学習の基礎知識とPythonの準備を学ぶ
「Chapter1 ディープラーニングと機械学習」では、ディープラーニングや機械学習とは何かというこで、図解を用いて、どのようなものか解説しています。
途中に出てくる計算式などは文系な自分にはなかなか難しい数学知識でしたが、とりあえずさっと見るだけでも大丈夫です。
「Chapter2 Pythonの準備と基本文法」では、Pythonの基礎的な文法のみをさっと解説しているだけなので、プログラム初心者の場合は、まずはPythonを事前に学んでおいたほうが良いです。
「Chapter3 ディープラーニングの体験」では、いよいよディープラーニングに必要なライブラリである「TensorFlow」「Keras」のインストールの仕方を解説。
数値系ライブラリのNumPyやグラフ表示ライブラリであるMatplotlibなども簡単に紹介しつつ、「Keras」でのディープラーニングを体験することができます。
Chapter4~6でニューラルネットワークの基礎からディープラーニングの応用まで学ぶ
Chapter4ではニューラルネットワークの基礎を学びつつ、手書きの数字を学習させるためのモデルを学習させていきます。
Chapter5ではニューラルネットワークを多層にし、画像認識の分野に向いた畳み込みニューラルネットワークの仕組みの解説と応用を学べます。
そして最後はChapter6ではディープラーニングの応用として、再帰型ニューラルネットワークで自然言語処理をしていきます。
ディープラーニングは難しいが、概要を学ぶには良い一冊
自分は文系なので、数式が出るともうわけわからんです(笑)
こういうの。
でも、「TensorFlow」や「Keras」ライブラリがあれば、こういった難しい数式やアルゴリズムをプログラミング化しなくてもディープラーニングができるということが実感できました。
1回読んで理解するのは難しいかもしれませんが、どういった仕組みなのか、どんなモデルがあるのか解説されているので、機械学習の第一歩が学べる一冊ですね。
