| title | 「Pythonによるディープラーニング」を読んだ |
|---|---|
| excerpt | 💃 |
| date | 2022.05.21 |
先日、「Python によるディープラーニング」を読みました。
https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/
Keras の開発者が書いた「Python と Keras によるディープラーニング」の第 2 版という形で 2022 年 3 月に出版されていました。ディープラーニングどうやって勉強しようかな～と書店をプラプラしていたら偶然見つけ、内容をざっと見て「神本やんけ！」と衝動買いしてしまいました。
今回はこちらの書籍を読んだ感想などを章ごとに書いていきます。
この章では、ディープラーニングに関する全体的な概念の説明から始まります、ディープラーニングではどういうことをやるのか、何を解決するのか、具体例も交えながら解説してくれます。著者が Keras の作者というだけあって、ディープラーニングに対する解像度が非常に高いです。掲載されている画像も豊富で、全てカラーなので読みやすいです。
2 度の衰退から現在の発展へと至る歴史についての紹介に続きます。実際にディープラーニングが社会に広まった経緯が時系列順に書かれています。機械学習や深層学習で業務をするエンジニアの方にとっては、こちらの章は（機械学習エンジニアの生存戦略的な意味で）参考になるかもしれません。一学生にとってはあんまり関係ない気もしますが、面白かったのでしっかり読ませていただきました。
こちらの章では、はじめに TensorFlow と Keras でディープラーニング版 Hello, world である MNIST の手書き数字画像の学習と予測を実装します。そして、各ステップでどういう計算をしているのかを後追いで説明していました。
個人的に、こちらの章の内容は「ゼロから作るディープラーニング」で詳しく扱っていたので、流し読み程度で終わらせました。
ただ、誤差逆伝播法の説明に関してはゼロから作るディープラーニングよりも直観的だと感じました。概念的な説明はこちらの方がしっくりきた気がします。ここら辺は好みの問題だと思います。