どうも、カタミチです。
さて、「ゼロから作るDeep Learning」の世界に飛び込んでみようと思います。
ひとまず「まえがき」を読んでみたところ、この本のコンセプトが書かれていたので、ちょっと触れたいと思います。
まず大きなコンセプトとして、
「作る」という過程を通じて、ディープラーニングの本質に迫ろう
が掲げられています。
本書の特徴
プログラム言語としてPythonを使って、手を動かして「作る」ことを通じて勉強していくというのが本書の流れになっているようです。
本質の理解を大切にしているようで、なるべく最低限の外部ライブラリで実装するように工夫されているみたいです。外部ライブラリを使えば一発でできるようなことを、とりあえず自分で組んでみる…という感じですかねー。AI初心者的にはそっちの方がありがたいですね。外部ライブラリの使い方は、本質を学んでからでも良さそうですもんね。
また、最新の研究に関する詳しい解説はないようです。まぁ、これについては全く問題ありません。仮に最新の研究の解説があったとしても、既に発売から5年以上が経っているので、知識のアップデートは必要ですからね。
さらに、ディープラーニングのフレームワークの使い方の説明はないようです。これも、外部ライブラリと同じく、プロの道具箱的なものなので、この本を学んだあとで勉強するってことで遅くはなさそうです。
ちょっと気になったのは、ニューラルネットワークの詳しい理論的な解説はしないと書かれていたことでした。「詳しい理論的な解説」というのがどの程度のものなのかがイメージついていないので、「やってみたら十分詳しい理論的な解説があった」と感じるかもしれません。少し気にしながら読み進めていきますかねー。
あと、GPUを扱った実装は行わないそうです。ガチで大量のデータで実践する感じではない…ということですかね。これも、この本で学んだあとの次のステップで良い気がしますね。
最後に、主に画像認識を主題にしており、自然言語処理や音声認識の例は扱わないようです。問題ないですね。画像認識が十分に理解できてから次に自然言語処理や音声認識に移る…って感じのほうが、個人的な興味の点でもありがたいです。
ということで
うん、なかなか良さそうですね。これからドンドコ進めていきますかねー。
ではまた。
