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「機械学習」と「深層学習」の理論と実装を、バランスよくサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ

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Implementation of machine learning and deep learning with c programming C言語
Implementation of machine learning and deep learning with c programming
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最近、「機械学習」が非常に注目されています。

人工知能の技術は様々なものがありますが、その中でもここ数年で大きく進歩したのが機械学習です。とくに「深層学習(ディープラーニング)」と呼ばれる、多層ニューラルネットワークの技術は、人類のこれからの歴史を大きく変える可能性を秘めていると言われています。

 

深層学習の特徴は、他の機械学習と違い、学習のインプットに、人間による特徴量の定義を必要としません。深層学習は人の手を介することなく、データの特徴(概念)を獲得できる学習器なんです。このことによって、人工知能が飛躍的に進歩する可能性を示しました。

 

「機械学習」や「深層学習」を活用することで、さまざまなビジネスチャンスがあります

人工知能の技術は様々な分野で応用が可能です。例えば画像認識や音声認識では、すでに人間の認識レベルを達成しています。他にも自然言語処理も日々進歩しており、ディープラーニングを用いた学習の成果ででいているGoogle翻訳は、最近アップデートし、性能が非常によくなったことが実証されました。

他にも、ワトソンに代表されるような質問応答などのシステムも、コールセンターなどを中心に社会に浸透しはじめています。今後、定型的な仕事は、人工知能で代替可能になるとも言われています。

深層学習により、世の中が大きく変わろうとしています

 

機械学習や深層学習を学んだ学生さんやエンジニアは、IT系の企業に引っ張りだことで、高待遇で迎えられています。人工知能による新規システムやアプリケーションを他社に先んじて開発するためです。人工知能をつかったアプリなどは、アイデア次第でビジネスとなるチャンスも秘めています。

 

機械学習や深層学習を独学したい!

学生さんや社会人の方、エンジニアの方など、機械学習や深層学習、人工知能についての知見は、これからますます重要になってきます。日進月歩の分野ですので、1ヶ月前の情報がもう古いということもしばしばです。新しい情報についていくことも大事ですが、それを追ってばかりでも、なかなか本質的な情報とそうでない情報を見分けることができません。

 

機械学習や深層学習にはたくさんの情報があるけど、一体どれが重要なんだろう?

 

そんな悩みを解決するには、機械学習や深層学習の全体を一通りつかんでおき、その後、それぞれの分野を詳細に学んで行くことが有効です。

 

肉ばかりでも野菜ばかりでも栄養バランスが悪いように、機械学習や深層学習も、バランスよく学んでおくことが重要です。

バランスには2種類あるのではないかと思います。

①、機械学習の様々な基本的アルゴリズムをバランスよく理解すること

②、背景や概念から、定式化や実装までもバランスよく学ぶこと

 

①については、網羅的な書籍を探して学ぶことが有効ですが、②ではこれらすべてを1冊で学べるものは少ないように思います。

機械学習や深層学習の概念や定式化をしっかり説明している本はありますが、同時に実装のためのコード例が不足していることが多々あります。逆にコードは詳細に示されている反面、それらの背景や意味などについては解説が控えめになっていることもよくあります。

 

機械学習や深層学習の全体像を俯瞰でき、概念と実装もバランスよくサクッと学べるとうれしいですよね〜

そういったあなたにおすすめなのがこちらになります↓

本書は、機械学習と深層学習の技術からアルゴリズムを厳選し、それらの概念と実装例が示され、全体像とコードの詳細のどちらもバランスよく学ぶことができる1冊となっています。図やイラストも多く、数式ばかりの専門書はちょっと・・という方にもおすすめです。

 

本書の構成は以下の通りです

第1章 機械学習とは

1−1、機械学習とは

1−1−1、深層学習の成果

1−1−2、学習と機械学習・深層学習

1−1−3、機械学習の分類

1−1−4、深層学習に至る機械学習の歴史

1−2、本書例題プログラムの実行環境について

1−2−1、プログラム実行までの流れ

1−2−2、プログラム実行の実際

 

第2章 機械学習の基礎

2−1、帰納学習

2−1−1、演繹的学習と帰納的学習

2−1−2、帰納的学習の例題ー株価予測ー

2−1−3、帰納学習による株価予想プログラム

2−2、強化学習

2−2−1、強化学習とは

2−2−2、Q学習ー強化学習の具体的方法ー

2−2−3、強化学習の例題設定ー迷路抜け知識の学習ー

2−2−4、強化学習のプログラムによる実現

 

第3章 群知能と進化的手法

3−1、群知能

3−1−1、粒子群最適化法

3−1−2、蟻コロニー最適化法

3−1−3、蟻コロニー最適加法の実際

3−2、進化的手法

3−2−1、進化的手法とは

3−2−2、遺伝的アルゴリズムによる知識獲得

 

第4章 ニューラルネット

4−1、ニューラルネットワークの基礎

4−1−1、人工ニューロンのモデル

4−1−2、ニューラルネットと学習

4−1−3、ニューラルネットの種類

4−1−4、人工ニューロンの計算方法

4−1−5、ニューラルネットの計算方法

4−2、バックプロパゲーションによるニューラルネットの学習

4−2−1、パーセプロトンの学習手続き

4−2−2、バックプロパゲーションの処理手続き

4−2−3、バックプロパゲーションの実際

 

第5章 深層学習

5−1、深層学習とは

5−1−1、従来のニューラルネットの限界と深層学習のアイデア

5−1−2、畳み込みニューラルネット

5−1−3、自己符号化器を用いる学習方法

5−2、深層学習の実際

5−2−1、畳み込み演算の実現

5−2−2、畳み込みニューラルネットの実現

5−2−3、自己符号化器の実現

 

付録

A、荷物の重量と価値を生成するプログラム kpdatagen.c

B、ナップサック問題を全数探索で解くプログラム direct.c

参考文献

索引

となっています。

図やイラストを豊富に使うことで、数式やコードだけでなく、イメージでも理解できるよう工夫されています。理論や概念をつかんだら、コード例を参考にして、1つ1つ打ち込んでみることで、なるほど!とシッカリ理解することができます。より専門的な本に手を出す前に目を通しておくと、その後の理解を促進してくれる1冊です。

 

 

その他にこちらもございます↓

詳細はこちらにございます↓

結局「ディープラーニング」って中でなにしてるの?「必要な知識」を初心者でも効率的に学べ、「フレームワークなしで実装」し理解を深めれる、効率的な1冊はこちらです

 

人工知能のアルゴリズムを幅広く分かりやすく説明しています↓

 

機械学習の重要なアルゴリズムをコードを示しながら丁寧に説明しています↓

 

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