【感想】ディープラーニング活用の教科書

ディープラーニングが流行ったタイミングで購入した本の1つ。
本書はディープラーニングが活用されている事例集。技術的知見を得られるものでもないし、この本を読めばG検定合格にぐっと近づけられるという本でも…ないが、「結局ディープラーニングってどうやって応用するの？」に対するベストアンサーとなっている。
既に次回作が出版されていることもあり、本書はさらっと目を通すので十分と思われる。続きを読む

どのようにディープラーニングを実業務で活かしたかだけではなく、例えば異常データが少ない場合にどう対処するかなど、ディープラーニングでなくとも分析全般にヒントになる方法が書かれていた。

ディープラーニングの活用事例についていくつか取り上げた本。
ディープラーニングはGPT(汎用目的技術)とのことで、いろいろ応用的に使えるらしい。
具体的にアルゴリズムについては自分も理解できてないのだ…けど、使うことはそんなに難しいわけではないのかなと思った。ただ、重要なのはデータの質と量なのだろうなと思う。
これから日本は人口が減少していくわけだし、もっとうまくAIで代替できるところは代替していく必要があるのだろうな。
それにしても、いろんな事例の話の中に松尾豊氏がでてきて驚いた。有名な人だからこの方にまず相談するという人も多いということなのだろうけど、もっと他に優れたAIの研究者っていないのだろうか。
後、GAN(敵対的生成ネットワーク)という技術は面白いなと思った。アイドルっぽい顔とかアニメキャラとかを自動生成できる技術らしい。このキャラをうまく動かせるようになると、ドラマである人の子ども時代なんかはAIで代替できるんじゃないかと思うのだけど、どうなんだろう(よりその人に似た顔で作れるので)。
他にも、DNN-TTSという音声合成技術も気になった。最近は、やけに自然なAIによる発音がでてくるように思うし、進化していってるんだろうな。
ところで、この本ですごく気になったのが、重要なところの線の引き方について。だいたい、縦書きの本に引き線は、文章の右側というイメージがあるのだけどこの本は文章の左側。何で左側にしたのだろう。そのせいで、線の左側について重要とされてるのかと思って読んでいたら、変なところで線が終わっていて、右側かと気づくことがあった(ただ、横書きだと大抵、文章の上じゃなくて下に引かれてるものなので、そういう意味では文章の左側に引かれているのもおかしくないのかもしれない)。続きを読む

ディープラーニングの活用事例を勉強したい人におすすめ

【概要】
●ＡＩの技術発展を基に分類した事例の紹介
●ＡＩをビジネスに活用する企業が直面する疑問

【感想】
●「活用の教科書」というとおり、基…礎的知識を持って読んだ方がよく理解できる。
●実現したいことの業務プロセスを分解して、ＡＩがそれぞれを実現できるかを見極め、ＡＩに何を担わせるかが重要になる、ことを理解した。続きを読む

ほぼ活用事例を羅列しているだけなので
「活用の教科書」
というタイトルだとちょっと違うかなと思う

ディープラーニングを日本で実際にどうビジネスに組み込んでいるか、事例が割と豊富に集められている。ややソースが偏っている気もするが、日本ではまだそれくらいしか事例がないのかもしれない。データの入手や利用…範囲の割り切り、人間とのタスクの切り分けなどにも多少触れられていて、すごいシステムをアピールする系の記事より現場感があってよい。続きを読む