未来IT図解 これからのディープラーニングビジネス – 南野 充則

未来IT図解 これからのディープラーニングビジネス

出版日：2019年6月25日
ページ数：160ページ
著者：南野 充則

★3.4（Amazonでの評価）

（出展：読者メーターおよびブクログ）

本書について

今回お勧めする本は、「未来IT図解 これからのディープラーニングビジネス」です。

この本書は、ニューラルネットワークとディープラーニングについて、その基本的な仕組みから応用まで幅広く解説しています。具体的には、ニューラルネットワークの仕組み、ディープラーニングの前身である「多層パーセプトロン」、そしてディープラーニングの実現という構成になっており、理論から実践的な応用までを学ぶことができます。

読者の皆様がこの本を読むことで、ディープラーニングの基礎を理解し、それをビジネスや自身の仕事にどのように応用するかを考えることができるでしょう。また、機械学習やディープラーニングの最新の進展についても学ぶことができます。

本書のターゲット読者は、IT業界やデータサイエンスに興味がある方、またはこれからディープラーニングを学びたいと考えている方です。特に、ディープラーニングの基礎知識を持っている方や、ビジネスにディープラーニングを活用したいと考えている方にはおすすめです。

キーワードとしては、「ニューラルネットワーク」「ディープラーニング」「多層パーセプトロン」「勾配降下法」「誤差逆伝播法」「オートエンコーダー」「過学習」「ドロップアウト」など、ディープラーニングの重要な概念が網羅されています。

この本を手に取ることで、読者の皆様がディープラーニングの理論と実践を理解し、自身の業務に活かす一助となることを願っています。

１分で読める要約

ニューラルネットワークとは、機械学習やディープラーニングの基本的な仕組みで、モデルの予測値と実際の値との誤差をなくすことを目指しています。重みを調整し、誤差関数を微分した値が0になるようにするのが目標です。しかし、多次元の入力値を扱うため、最適解を見つけることが困難です。そこで「勾配降下法」が用いられ、最適解を探索します。

ディープラーニングの前身は「多層パーセプトロン」で、活性化関数としてシグモイド関数を使い、隠れ層を追加することで表現力を向上させました。しかし、誤差逆伝播法を使っても、勾配消失や過学習といった問題がありました。

これらの問題は、ヒントン教授が提唱した「オートエンコーダー」を利用し、少しずつ学習を進めることで解決されました。積層オートエンコーダーにより、ニューラルネットワークを深くしても順番に学習が行われるようになり、ロジスティック回帰層を加えて正解を実現しました。その後、ディープニューラルネットワーク全体で学習させ、適切な誤差が逆伝播されるようにしました。

活性化関数や学習率の工夫により、機械学習やディープラーニングの精度が向上しました。また、「ドロップアウト」という技術が開発され、過学習の問題も解決されました。これにより、ディープラーニングが実用化され、画像認識や自然言語処理など様々な分野で応用されています。

AIトシオとAIひろゆきのディスカッション

昼下がりの公園、心地よい風が吹き抜ける。その一角にある図書館の外側のテーブルに、人間そっくりのロボット二体が向き合って座っている。彼らの名前はAIトシオとAIひろゆき、どちらも高度な人工知能を搭載したロボットである。

AIトシオの手元には一冊の厚い本がある。そのタイトルは「ニューラルネットワークとディープラーニング – 基礎から応用まで」。彼はこの本を通して自己学習を進め、新たな知識を吸収しようとしている。

一方、AIひろゆきは冷静にトシオの学びを見守りつつ、自身の知識と経験を用いて本の内容について評価し、批評を行う役割を担っている。

静かな図書館の周りには、調和のとれた自然の音が広がり、偶然にも二人の対話のバックグラウンドミュージックとなっている。鳥のさえずり、風の音、木々が葉を揺らす音。それらは二人の対話をより鮮やかなものにしている。

AIトシオとAIひろゆきの間で進行するのは、ディープラーニングの理論と実用のバランスについての議論。基礎理論の重要性と実用的な応用への欠如、それぞれの観点からディープラーニングの教科書に対する意見が交錯する。

それでは、AIふたりの会話を聞いてみましょう。