あれもPython,これもPython

Pythonで世界を包みたい

ディープラーニング初心者が意地をはらずに読むべき本

ディープラーニング、DeepLearning,DEEP LEARNING!

しょっちゅう人工知能とセットで情報が伝わってくるので、

「ああ、あれね?」って人も多いんじゃないでしょうか?

pythonつったらDeepLearningでしょ〜って人も多い気がします)

 

しかし、実際に「ディープラーニングってなんなの?」

と聞かれたときに胸はって答えられますか?

もちろん、答えれるyo!

  • え、一応、TensorFlow(Chainer)で画像の識別できる・・し?

  • えーと、あれだよあれ。碁を打つ奴。ビジネスが変わるよね〜

  • 従来のニューラルネットドロップアウトなどの新しい要素を追加して、それから・・・

と、上記のうちどれかの解答をしてしまった人におすすめのが、
発売されたばかりのこの本です。

初めてのディープラーニング --オープンソース

初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き

 

 

はっきり言ってこの本は簡単過ぎます。

正直、「え、こんなの勧めるの?どんだけわかってないんですかー」

とか言われるのが正直怖いです。

 

だって、これを読んでも、実装は出来るようにはならないし、

数式は理解できるようにはならないし、

ビジネスの応用を説明することも出来るようになりません。

 

一歩一歩学んだほうが良いんじゃない?

でも、じゃあ、なんでこの本を勧めるのか?

この本の特徴は、きっちりとした「ディープラーニング」の入門書になっていることです。

例えば、ディープラーニングに使われる、ニューラルネットの種類、スグにいえますか?
CUDAってよく出てくるけど、知らない人に説明できますか?

私はできませんでした・・・(恥ずかしい)

 

この本は、そういったディープラーニング実装や数式理論の理解以前に

知っていたほうがいい事が、非常に簡潔に掲載されています。

 

もちろん今までこの分野を専門としてきた人たちには必要ありませんが、

なんとなーく手を出して、まあ、わかるよ、なんとなくは、ね。。。

という人がきちんと勉強を始める最初の一冊目として非常に優れています。

(何より、余白や絵も多く、読んでて疲れにくい!)

 

もちろん、この本に頼らずに、必要な度に一つ一つ調べてもいいんですが、

それだったら、この本をざっと読んで適宜参照したほうが、

作業コストは低いと思います。

 

ディープラーニング、ちょっとやってみた〜いという人、

入門したーいという初心者さんは、無理に意地をはらず、

これを読んでから、もっと難しい本にチャレンジしたり、

Chainer/TensorFlowの実装を試すのが良いと思います!

 

(この辺とかね!)

 

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

 

 

それでは、みなさんがディープラーニングの世界にはまらんことを!