【感想】グーグルに学ぶディープラーニング

ディープラーニングについて、基本的な理解が進んだ。Pythonとの関係も分かった。

※読書ノートに色々メモあり。

ディープラーニングとは、人工知能の機能の中の「機械学習」の、さらに深い一部らしい。人間がプログラムした通りに回答を出すだけでなく、それらの中から応用させて答えを導き出すのが機械学習。それが多層に渡って…応用して人間の「判断」に近づいていくのがディープラーニングのようだ。本書ではその技術の応用例を分かりやすく伝えている。

日々のルーチンワークの中で「AIが勝手に判断してくれるとどれだけ楽か」と思う業務が多々ある。しかし一つ一つの業務に対応できる仕組み作りには膨大なコストがかかり、よほど費用対効果がないと「AIがやってくれる」のは難しいんだろうなあと思う。

また、こうした技術を活用するには優秀なプログラマーだけでなく、それをビジネスに結びつけられる橋渡し役が大切だとしている。この橋渡し役、いろんな意味で重要だ。ビジネスと言っても「自分の所だけが儲ける」のに長けた人材だと、現場にとっては使い勝手が悪いものを押し付けられる危険性がある。実際、そんな仕組みを多々見てきた。

結論。システムは人の業務を補助するためにあり、人の仕事は無くならない。どんな便利な道具も、使う人次第で武器にも凶器にもなる。続きを読む

ディープラーニングがどういうものなのか、その利用例などとともに説明した本。
技術的な話はなく、ビジネスにどう使っていいかの話がメイン。この本自体は2017年発売の本だし、その頃はそういう類の本はよく読…んでたので、特別目新しい話はなかった。
ただ、利用例についてはいろいろ初めてしることも多くて面白かった。
ディープラーニングを使うこと自体は大量に電力を消費するイメージだったけど、どうやらディープラーニングを使うことによってデータセンターを省エネ化する取り組みもあったらしい。そういう利用の仕方は、環境にもいいだろうし、どんどん進んでいってほしい。
後、個人的には自分の仕事で関わっている業種に関わりのあるオークネットIBSの写真から車の型式特定する取り組みなんかも面白かった。多くのデータは必要だろうけど、画像認識の技術も本当、ディープラーニング(というより、GoogleのTensorFlowというライブラリ)を使えば簡単に利用できる時代なんだなと思った。うちの会社、というより社長もこういう取り組みには少し興味を示しているようだし、自分ももう少しこのあたりの勉強はしておいたほうがいいのかもしれない。続きを読む

2016年末時点のディープラーニングの説明や応用例が豊富に説明されています。数式は登場せず、優しい書きぶり。

弊社でディープラーニングを使うならなにから始めれば？という視点の説明もあり。

ただ、ど…うしても日進月歩な分野なので、ざっと読んでディープラーニングのイメージを深めるステップの一つとして読むのが個人的にはおすすめです。
古いだけで内容は良いので、評価の☆は放棄します。続きを読む

初版が2017年1月とちょっと古いが、教科書的な書き方をしてくれているので、古びれることなく、分かりやすい。グーグルの方がインタビュー的に答えてくれているレベルで、グーグルのディープラーニングが分かる…と言うほどの記載はなかった。
でも、知ったかブリの自分が勉強するには、十分でした。続きを読む