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公開日:2020.09.25 

ディープラーニングについて学べるおすすめの本は?

AI(人工知能)の知識

AIの注目度が高まるにつれてディープラーニングという言葉もよく知られるようになってきました。しかし、ディープラーニングとは何かがよくわかっていない人もいるでしょう。
この記事ではこれから本格的に学びたい人にとって入口になる基礎知識を提供します。
そして、本気で学ぶのに役に立つ本も紹介するので参考にして下さい。

ディープラーニングとは?

ディープラーニングとは深層学習とも呼ばれる人工知能の活用における手法の一つです。
端的に言ってしまえば、人間が持っている脳神経のネットワークをモデルにして生み出されたアルゴリズムが適用されている学習理論です。

人工知能分野の研究の方向性の一つとして、人が物事を考えたり、対象物を認識したりするときの脳の活動を模倣し、人ができることを機械にもできるようにするというものがあります。
その中で古くから研究が進められてきてようやく実用レベルにまで理論が構築されてきたのがディープラーニングです。
どのような理論なのかは具体的に考えてみるとイメージしやすいでしょう。

ディープラーニングの基本的なコンセプト?

ディープラーニングの基本的なコンセプトは、特徴量の抽出によって与えられたデータベースから多くのことを導き出せるというものです。

典型例として人の声の認識を考えてみましょう。人の声は声紋とも呼ばれるように一人一人が違う特徴を持っていて全く同じものはないとされています。
人は声を聞くと誰の声だかを判別できるでしょう。音の特性をデータにすれば機械にも判別させることは可能ですが、人に比べると精度が劣ってしまうのが問題でした。

ディープラーニングの例

例えば、人がある人の声を聞いたときには元気なときでも、悲しいときでも、怒っているときでも声を判別できるでしょう。さらには風邪をひいていたり、喉がかれてガラガラ声になっていたりしてもわかるのが一般的です。しかし、機械に判別させようとするとあまりに声のトーンが違う、ノイズが多いなどといった形で同一の人の声ではないという結論になることもよくありました。この問題を解決するのに成功したのがディープラーニングです。

人は多くの人々との交流を通して人の声がどのように変化し得るのかを経験的に学習しています。怒ったらこういう声になる、風邪をひくとこんな声に変化するといったことを直感的に理解しているので、初めて聞いた声であったとしても記憶と結び付けて誰の声だかを判別できるようになっています。

この学習のメカニズムに基づいて声を成分にして分けていき、さらに同じ人の声がどのように変化し得るかのデータベースを用意すると、変化する部分と変化しない部分が見えてくるでしょう。この変化しない部分を特徴量として捉えることにより声の判別ができるようになっています。人も同じようなアルゴリズムで学習を進めていることは一卵性双生児の声の判別を例にとるとわかりやすいでしょう。クラスメイトの双子の弟の声を聞いても兄と区別できないということはよくありますが、親は二人の声を簡単に聞き分けられます。繰り返し声を聞くことによって特徴量を直感的に把握して判別できるようになったと考えられるのです。

ディープラーニングと機械学習の違いは?

ディープラーニングの理論が確立されてきたことによってAIが注目される時代がやってきましたが、機械学習とは何が違うのかが気になる人もいるでしょう。ディープラーニングは実は機械学習の一種です。学習のアルゴリズムを組み込むことによって、インプットした内容から新しいことをできるようにする手法を一般的に機械学習と言います。

その方法の一つとして人の脳神経回路を模倣した学習アルゴリズムを作り上げたのがディープラーニングです。機械学習の中で用いられているアルゴリズムにはロジスティック回帰分析などの様々なものがあります。その中でも実用性が高くて展望もあり、応用事例も増えてきて注目を浴びるようになったのがディープラーニングと考えると良いでしょう。

初心者にもおすすめのディープラーニングの本は?

このようにディープラーニングは将来展望豊かで、今こそ応用したいという現場が多くなっています。しっかりと学んで実用的な能力を身につけるためには参考書を利用するのが合理的な方法の一つです。初心者でも気軽に読み進めることができて、ステップアップをしていける本としておすすめのものを紹介するので、興味を持ったものから手に取ってみましょう。

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

本書はディープラーニングを学びたいけれどITについて知識があまりない、AIは難しそうといったイメージがある初心者に向いています。全体を通して図による解説をするように徹底しているのが特徴で、イメージによる直感的な理解を進めることができます。本格的にAIプログラミングをするには本書だけでは十分ではありませんが、これから本格的にディープラーニングを習得する上で抵抗感をなくし、スムーズな理解を促せるのが魅力です。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

AIエンジニアとしてディープラーニングを駆使したシステムを作り上げていきたい人の入門書として向いているのが本書です。初歩的なところからきちんとステップアップできるように仕上げられていて、読み終えた頃には簡単なプログラムの実装まで行えるようになります。ディープラーニングで最もよく用いられているPythonによるプログラミングも一から学ぶことができるので安心です。数学や統計学などの基礎も学び、応用に至る仕組みを解説しているので大きな力になるでしょう。

エンジニアなら知っておきたいAIのキホン 機械学習・統計学・アルゴリズムをやさしく解説

ディープラーニングのベースになるAIの基礎的な部分をさらっと学びたい人に向いているのが本書です。統計学やアルゴリズムについて十分な知識がないためにディープラーニングの習得で躓いてしまうことはよくあります。本書はその点を考慮して読みやすさを重視した仕上がりになっているのが特徴で、読み終えたら中級者向けの参考書で本格的なスキルを習得するといった流れを作りやすいでしょう。一冊を熟読するよりも何冊も読んで理解を進めたい人にとって入口にするのに適しています。

文系AI人材になる: 統計・プログラム知識は不要

エンジニアとしてディープラーニングを学びたいのではなく、ビジネスの現場でAIを使えるようになりたいという人にとって魅力的なのが本書です。エンジニアには欠かせないプログラミング言語の知識なども特に必要なく、AIの基本理論を学び、ディープラーニングの応用方法についても習得できます。AIプランナーを目指したい人にも基礎となる内容になるでしょう。事業企画やマーケティングの視点での解説になっているので応用範囲も広く、様々な現場のビジネスパーソンにとってプラスになる一冊です。

ディープラーニングを参考書で学んでいこう

ディープラーニングの登場によって急速にAIの応用が進められるようになり、注目度が高まってきています。人の脳神経回路を模倣したアルゴリズムをきちんと理解して応用できるようになれば大きな活躍ができるようになるでしょう。その足掛かりとして有用な参考書を手に入れて、本格的にディープラーニングを学んでいきましょう。


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