ディープラーニングは、人工知能の中で最も注目されている技術の１つです。
ディープラーニングは、近年のコンピュータ性能の進歩とともに、様々な応用分野で著しい成果を示しています。
例えば、画像認識では、ヒトの認識レベルを達成しており、
- 医療分野での画像診断
- 商品問い合わせなどの返答に使われているチャットボット
- さらには自動運転
なども、ディープラーニングの進歩により大きく精度を向上させています。
他にも、投資や競馬、fxなど、様々な「予測」でも活用されています。
ディープラーニングは、
- 過去のデータから「学習」
- これから起こることを「予測」
する能力に長けています。
もちろん、すべてのことを完璧に予測できるわけでありませんが、
現在、どんどん新しい成果を出しつつあり、
今後もますます発展していくと考えれれています。
未来を正確に予測できれば、ビジネスや投資でも様々な恩恵が受けれます。
- ディープラーニングを学びたいなぁ
と思われる方も多いかと思います。
しかし、
- ディープラーニングでってなに？
- ディープラーニングの仕組みはどうなってるの？
- ディープラーニングって難しそう
といった初心者の方も多いかと思います。
そこで本記事では、
- ディープラーニングとは？をサクッと学習できる
- ディープーニングの仕組み・アルゴリズムを概観できる
- ディープラーニングで必要な数学を学べる
ディープラーニングに入門したい初心者の方向けのおすすめの書籍（教科書、参考書など）をご紹介します。
↓こちら無料で読めます（Kindle Unlimited にご登録ください）
本記事の概要
「ディープラーニング（深層学習）」とは？ディープラーニングを学習したい、入門したいあなたにオススメの書籍、入門書、教科書、参考書などの本はこちらです
ディープラーニングとは？
ディープラーニングとは、人工知能の中の機械学習という分野の技術で、機械がデータの特徴・規則性を学習する方法の１つです。
データの規則性がわかることで、過去のデータから未来予測などを行うことができます。
ディープラーニングの原理を数式から理解しようとすると、
初学者の方にはハードルが高いかもしれません。
まずは、わかりやすい例を自分でやってみながら試してみるのがオススメです。
そんなお供に最適なのがこちら
本書は、人工知能の基礎の基礎を、わかりやすくかみ砕いた表現で説明している1冊です。
そもそもコンピュータが学習するって具体的にどういうこと？
コンピュータの中ではなにが行われてるの？
といった疑問も、本書を読めばサクッと理解できる１冊となっています。
Kindle Unlimited ですと無料で読めます。よかったらご覧ください。
プログラミングが苦手という方は、エクセルで試してみたはいかがでしょうか↓
Excelでわかるディープラーニング超入門
本書は、エクセルという身近なツールを使って、
ディープラーニングがどのようにデータを処理しているか、
１つひとつ追っていきながら理解できる１冊です。
プログラミングが得意でない方なども、ディープラーニングが中で何をしているかの概要をつかむことができます。
処理の様子と、数式での表現を見比べながら、具体的に学んでいくことで、
初学者の学習のハードルを下げてくれています。
とりあえず一回全部手を動かしながらやってみると、ディープラーニングが実際どんな感じなのかをつかめます。
非常にわかりやすく説明されているので、
自分で調べながら学ぶなどの必要が少なく、
通勤などの隙間時間での積み重ねにも勉強しやすい１冊となっています。
本書では、ディープラーニングの手法の中で、畳み込みニューラルネットワークの解説がされています。
ディープラーニングのその他の手法
- リカレントニューラルネットワーク（RNN）
- 深層強化学習（DQN）
などを学べる、同著者のシリーズもございます↓
Excelでわかるディープラーニング超入門【RNN・DQN編】
RNNは、翻訳など、過去のデータ（文字列など）を記憶しておいて、後で再度使うことが重要なタスクなどでよく使われる方法です。
DQNは、目的の最適に達成するための方法を学習する仕組みの１つになっています。例えば、テレビゲームの攻略などの適用例があります。
本書では、RNNやDQNを理解する目的で書かれていますが、
RNNやDQNの解説にとどまらず、
- 回帰分析
- ニューラルネット
- 畳み込みニューラルネット（コラムで少し触れられています）
の解説もあり、
初学者の方が初歩からサクッと基礎から解説され、エクセルで手を動かしながら理解できるようになっています。
本書はRNNやDQNについて学びたいあなたの最初の入門書に最適な書籍となっています。
ディープラーニングをより深く理解するには、数式の理解が必要ですが、
初学者や文系の方などは、多くの教科書・参考書では、ハードルが高い場合があります。
そこで同著者のこちらの新刊もございます↓
高校数学でわかるディープラーニングのしくみ
エクセルで感覚をつかんだら、本格的にプログラミングしてみると、さらなる理解に役立ちます。
プログラミング初心者の方なら、まずは Python がおすすめです。
Python を使えれば、大抵のことはそれなりに実現できるからです。
専門的な目的での使用ですと、プログラミング言語などを選びますが、
プログラミング初学者や初心者の方なら、まず Python を出発点にするのが効率的です。
そこで Python もディープラーニングも学べるおすすめの１冊がこちらです↓
はじめてのディープラーニング Pythonで学ぶニューラルネットワークとバックプロパゲーション
本書は、ディープラーニングをプログラミングしながら学べる、初学者におすすめの１冊です。
おすすめの理由は、Python というプログラミング言語があるのですが、
本書では、Python をサクッと学んだ後で、ディープラーニングの実装を学ぶことができます。
ただ単にプログラミング言語を学ぶのでなく、
- 数学の復習もサクッとできる
- 学んだことを活かして目的のもの（この場合ディープラーニング）を、あまり日をおかずに、実装する
というプログラミング上達のための秘訣を、
本書を通して学習することで、自然と、体験することができるからです。
この１冊をやり終えたら、ディープラーニングへの知識はもちろんのこと、
- プログラミングの勉強の仕方や、効率的な取り組み方
も体得できるはずです。
他の内容を学ぶ際にも、同様にして、理解と実装力を加速させることができるはずです。
ITの世界は変化が早いと言われますが、
本書を通じて、
- 新しいことを効率的に身につける方法論も体得できる
というのが最大のメリットかと思います。
ディープラーニングの実装では当然わからないことが出てくるかと思いますが、
その都度、前に戻って調べて、再度理解し治しましょう。
理解が曖昧なところは、検索してみましょう。
これを繰り返しながら本書を終えれば、プログラミングへの自信もつき始め、読み始めの頃とは別人になっているはずです。
本書では主に畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が解説されていますが、
その他のディープラーニングの手法を学ぶのもよい選択かと思います。
そこでおすすめなのが、ディープラーニングの生成モデルと呼ばれる、画像や絵などを作成できる敵対的生成ネットワーク（GAN）なども学べる続刊です↓
数学について補強したい！というあなたには、同著者のこちらもございます↓
上で紹介した書籍では、
自分で手を動かして学日、ディープラーニングの仕組み（アルゴリズム）の詳細を理解するものでした。
しかし、自分でコーディングはしないけど、
ディープラーニングを活用した
といった方も多いかと思います。
- ディープラーニングがどんなもので、どう使えるのか
- ディープラーニングの代わりになる方法はないのか
- 機械学習の手法を網羅的に理解したい
といった場合もあるかと思います。
- 何ができそうで、何ができなさそうかを判断できる
- ディープラーニング以外のよりコストを少なくできる方法の選択肢を持っておく
- 実装を行う部下に的確な指示を出したい
といった場合には、ディープラーニングのプログラミングの詳細でなく、
機械学習の手法の全体を、ざっくり網羅的に理解しておくことの方が役立ちます↓
図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
本書は、機械学習やディープラーニングについて、
基礎知識から技術まわりなど、機械学習の全体像をサクッとつかみ、手法を網羅的に理解出来る１冊となっています。
機械学習エンジニアとしての就職を考えている方にもおすすめです。
機械学習エンジニアへのなり方について、より俯瞰的な解説書としてはこちらもございます↓
上で紹介したような、入門書を読んでみた・やってみたけど、
- イマイチ腑に落ちない
- なんかわかったようでわからないような
といった方もおられるかと思います。
そういった場合には、これまで学んだ知識を体系的に理解するのが役立ちます。
ディープラーニングなどの機械学習の根底に流れる共通のポイントについて学ぶことができます↓
わけがわかる機械学習 ─現実の問題を解くために、しくみを理解する
本書は、機械学習とその周辺で必要となる事項について、わかりやすく解説された１冊です。
機械学習で作られる”モデル”は、世の中に無限にあります。しかし、その作られ方の根底にある考え方は、そんなに多くありません。
本書はそういった機械学習の様々な手法の根底にある原理や考え方について解説し、モデルを組み立てるパターンを解説しています。
機械学習の理論は、そのモデルが妥当かどうかの判断根拠を与えてくれますが、そのモデルをなぜ作ったのかについての理由には答えてくれません。
本書では、実際の機械学習モデルについて、
なぜそうしたいのか、という根底に流れる考え方を理解できるようになる１冊となっています。
上で紹介した書籍などで、ディープラーニングについて一通り内容をつかんだら、
より発展した内容や論文の理解に進みたい方も多いのではないでしょうか。
そういった場合には、ディープラーニングに関する数学部分を補強しておくことで、スムーズに移行することができます。
そこで、これからディープラーニングを本格的に学習していくための基礎として、
数学を補強しておきたいあなたにオススメの書籍３冊をご紹介します。
どの書籍もディープラーニングや機械学習に必要な数学について、わかりやすく、サクッとまとめられています。
- 効率よく学びたい
- 対話形式で、理解しやすいものがいい
- アルゴリズム開発を目指して基礎を作りたい
といった感じで、数学の学び方を選ぶことができます。
最短コースでわかる ディープラーニングの数学
とにかく数学面を効率的に身につけたい・復習したいあなたにはこちらがおすすめです。
学習の順番が書かれたマップがありますので、あなたの足りないところから最適な順番で学んでいくことができます。
やさしく学ぶ ディープラーニングがわかる数学のきほん ～アヤノ&ミオと学ぶ ディープラーニングの理論と数学、実装～
数学に苦手意識があるあなたも。アヤノとミオの対話を読みながら、内容が自然と頭に入ってくる１冊です。
機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)
本書は数学の基礎から微積・線形代数・確率統計など、関連分野を網羅しながら、
アルゴリズムのプログラミングも学べます。
これからアルゴリズムの開発をやっていきたい方の最初の教科書としてもおすすめの１冊です。
というわけで、本記事では、
- ディープラーニングとは？をサクッと学習できる
- ディープーニングの仕組み・アルゴリズムを概観できる
- ディープラーニングで必要な数学を学べる
ディープラーニングに入門したい初心者の方向けのおすすめの書籍（教科書、参考書など）をご紹介しました。
深層学習に関連する背景知識や前提などを網羅しておくとディープラーニングの理解も促進されます。
でも、
- 網羅的に学ぶには？
という方には、こちらのテキストもおすすめです↓
こちらもございます↓
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こちらの記事もございます↓
『人工知能(AI)とは？危険なの？どんな未来になるの？について勉強したい・学びたい・独学したい初学者の方におすすめの人工知能の入門本はこちらです』
『プログラミング超初心者のあなたが、独学で基礎から入門するのに役立つ、プログラミング勉強法、おすすめの本はこちらをどうぞ』
『「中学数学」をサクッと身につけたい・復習したい・やり直したいあなたにおすすめの本、２７冊はこちらです』
『「中学英語」を大人の方がやり直すときに役立つ教科書や参考書など、おすすめ本はこちらをどうぞ』
『「多変量解析」を「エクセル」でサクッと実行したいあなたにおすすめの良書、９冊はこちらです』
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