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Python書籍「ゼロから作るDeep Learning」の薦め

最近では機械学習という分野が有名になり、様々なライブラリやフレームワークが生み出され、誰もが気軽に利用できるようになってきました。しかし、敷居としては非常に低くはなりましたが、仕組みや内部を理解しようとすると専門的な知識が必要とされるのは言うまでもありません。
そのような仕組みを理解しようとしても、特に文系出身のエンジニア等、そもそも数学・科学分野に馴染みのない方にとっては中々大変です。

機械学習について解説している本は現在沢山出ていますが、ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装という書籍を今回紹介いたします。
2017年3月30日現在、Amazon人工知能カテゴリの売れ筋ランキング1位をキープし、43件のカスタマーレビュー、内☆5つの評価が35件という高評価を獲得している本です。

機械学習に興味があり、Pythonの知識があるならば、まずはこの本から学習を始めると良いでしょう。

概要

この本は機械学習分野で最近話題になっている手法の一つである、ディープラーニングについての本です。
Pythonを使ってゼロからディープラーニングを作り、実際に動かしながらディープラーニングの原理を学ぼう、という内容になります。
ゼロからということで、サードパーティ製のライブラリも基本的には使用せず、全て自分で作っていきます…と書くと難しく感じるかもしれませんが、初歩的なことから一つひとつ積み重ねて作っていき、そのたびに丁寧な説明や図を使った解説があるため、そこまで難しくは感じないはずです。

文系エンジニアにお勧め

文系出身だと、数学的な知識がどうしても乏しくなってしまいます。
機械学習関連の書籍は難しい数式が並んでいる印象があり、実際にこの書籍にも難しい数式は登場しますが、丁寧な解説やグラフ・図などが沢山用意されているため、とてもわかりやすい内容となっています。

環境構築が簡単

この書籍ではゼロから実装ということで、他のディープラーニングのライブラリ・フレームワークは極力利用しないようになっています。数値計算用のNumpyとデータの可視化を行うmatplotlibは例外的に利用しますが、これ以外は基本的に利用しません。
Anacondaディストリビューションを利用するか、pipで2つのライブラリをインストールするだけで全ての環境が整います。
もし他のディープラーニングフレームワークをインストールしようとすると、これが結構な作業です。Windowsには正式に対応していないものや、関連するライブラリが上手くインストールできない等、様々なエラーが起こります。

注意点

Pythonエンジニア向け

「Pythonが初めての人でも理解できるように、Pythonの使い方について説明します。」
と書籍に記載されており、実際に説明があったりそこまで難しい記述は少ないのですが、それでもPython自体の知識がないと難しく感じてしまうかもしれません。
Pythonの経験がない方ならば、他の入門書などがあると尚良いです。

TensorFlow等の使い方は説明しない

TensorFlowやChainerといったディープラーニングフレームワークの使い方を説明する本ではありません。
付録としてどこかのページに載っているようなこともありません。

主題は画像認識

「本書は画像認識を主題にします。主にディープラーニングを使って画像認識を行う際に必要な技術を学びます。
自然言語処理や音声認識などは本書の対象外です。」と注意書きがあります。
ディープラーニング自体の原理を学べるので無駄にはならないと思いますが、そのような分野の知識が必要な方は覚えておきましょう。

 

 

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