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斎藤康毅

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 (日本語) 単行本（ソフトカバー） – 2016/9/24

斎藤康毅 (著)

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ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。

本の長さ

320ページ
言語

日本語
出版社

オライリージャパン
発売日

2016/9/24
寸法

21 x 15 x 2 cm
ISBN-10

4873117585
ISBN-13

978-4873117584
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商品の説明

出版社からのコメント

■本書「まえがき」より

本書は「ディープラーニング」についての本です。ディープラーニングを理解するために必要な知識を、初歩的なことから一つひとつ積み重ねながら説明していきます。ディープラーニングとは何なのか、どういう特徴があるのか、どういう原理で動作しているのか、といったことをできるだけやさしい言葉で説明します。ただし、技術の概要だけを説明するのではなく、一歩踏み込んでより深く理解してもらうことを目的としています。そこが本書の特徴のひとつです。

では、ディープラーニングについて、“より深く"理解するにはどうしたらよいでしょうか?筆者が考えるに、そのための最も良い方法は、実際に作ってみることです。実際に動くプログラムをゼロから作り、ソースコードを読みながら考える――そのような作業が、ディープラーニングを(さらに言えば、高度に見える何らかの技術を)正しく理解する上で重要だと筆者は信じて疑いません。ここで、「ゼロから」という言葉を用いましたが、それはできるだけ外部の既成品(ライブラリやツールなど)には頼らないということを意味します。つまり、本書が目標とすることは、中身の分からないブラックボックスは極力使わずに、自分が理解できる最低限の知識から出発し、最先端のディープラーニングを作り上げることなのです。そして、その作るという過程を通して、ディープラーニングについてより深く理解してもらいたいと思っています。

内容（「BOOK」データベースより）

作って学ぶ。手で覚える。ディープラーニングを理解するための最善の方法は、ディープラーニングをゼロから実装することです。

登録情報

出版社 : オライリージャパン (2016/9/24)
発売日 : 2016/9/24
言語 : 日本語
単行本（ソフトカバー） : 320ページ
ISBN-10 : 4873117585
ISBN-13 : 978-4873117584
寸法 : 21 x 15 x 2 cm

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上位レビュー、対象国：日本

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かなえるゾウ

圧倒的にわかりやすい

2018年5月22日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本書の特徴は、何と言っても「ゼロから作る」という名のとおり、ライブラリーに頼らず、各処理の内容をステップ・バイ・ステップで説明しているところだと思う。

ただし、一旦、概要が理解できるようになると、このようなボトムアップの説明よりも、むしろトップダウン的に、まず最初にニューラルネットワーク全体を示し、必要に応じて、詳細に入っていく資料の方がわかりやすい。

そういう意味では、ディープラーニングによるニューラルネットワークを分類すると、
１）教師あり学習
a) 全結合(Affine)
b) 畳み込み(Convolution)
２）教師なし学習（強化学習）(Deep Q-Network(DQN))

以上の分類では、本書では、「教師なし学習」は扱っていないし、「畳み込み」についても、実施例はほとんど画像処理であるにしては、アルゴリズムの説明は少し簡略化されてすぎているような印象を受ける。

本書でDeep Learningを学んで感じたことは、Deep Learningでよく論じられる「過学習」や「勾配消失」などの課題に対する対策のほとんどは、理論的というよりは、むしろ‘職人’的な経験則に裏付けられたものが多い。
そういう意味で、今後このニューラルネットワークがどのように進化していくのか（例えば、GoogLe Netの「インセプション構造」やRes Netの「スキップ構造」など）、気になるところだ。

82人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

slowLearner

プログラミング初心者でも大丈夫

2018年6月12日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

多くの方が絶賛していますがまさに同感です。特に非エンジニアの方におすすめです。非エンジニアがAIや深層学習の勉強をする場合、CNNとかRNNとかの言葉の暗記や抽象的な例え話で理解し、実際の動作原理の話は棚上げにしがちです。でも「実際のところ、中身はどういう仕組みになってるの？」という気持ち悪さは残ってしまいます。この本ではまさにそうした気持ち悪さを解消できます。パーセプトロンの説明から始まり、自分の手で作りながら仕組みを理解できます。

つまずく要因があるとすれば数学とPythonです。おすすめの読み方としてはまず「統計学が最強の学問である　数学編」を通読してからこの本に進むと、偏微分など数学記号や尤度関数などでひっかかることなく、ストレスなく読み進むことができます。Pythonに馴染みのない人は「いちばんやさしいPythonの教本」（これは本当にやさしいのでほとんどの人がほぼ脱落せずに終えられるはず）を一通り終えてから取り組むと、コードに親しんだ状態でスタートできるのでおすすめです。

DLのポイントである誤差逆伝播についても計算グラフを使ってしっかり丁寧に書かれていて、順を追って読むと理解できると思います。難しい解説書を読んで、またこれに戻って、という使い方も良いですね。

RNNなど本書から漏れた内容を扱った続編が予定されています。このクオリティの解説でコードを追いながら読むのが楽しみです。

164人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Enomori

DeepLearningの入門書として最適な一冊

2018年9月24日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

近年多大な功績を挙げ一躍有名になったDeepLearningについて，ライブラリ等の既成のフレームワーク等にはなるべく頼らず一から説明していこうというのが本書の趣旨になります．
問題の解決方法についてのHowTo本ではありません．なので，あなたが何かDeepLearningで解決したい問題があった場合，おそらく更に別な本で詳細を学んだり，ライブラリについて学ぶ必要が出てくると思います．
しかし，何事も基礎というものは最も重要であり，本書はDeepLearningの仕組みについて詳しくない人達へ向けた最良の入門書となっていると感じました．
基本的な実装から「なぜDeepLearningが動作するのか」という根本の部分が見えてきます．

私は将来的に機械学習の中でも「強化学習」というジャンルに分類される問題を解きたいと思い本書を手に取りました．
本書は主に「教師あり学習」という問題を題材にしており，中でも特に「クラス分類」問題について詳述しております．「教師なし学習」や「強化学習」の問題については巻末の僅かな紹介に留まるのみです．
ですから，「何百枚もある（教師データ付きの）画像を何種類かにカテゴライズしたい」といった問題を考えている方以外にとっては本書の内容は即実践に移せるというものではありません．
しかし，私は本書で学習を進めて良かったと感じております．
というのも，「教師なし学習」や「強化学習」といった問題は「教師あり学習」で用いるDeepLearningと同様の原理を用いながら，それを更に発展させたものである場合が多く，その基礎を学ぶことには大いに意義があると感じたからです．

DeepLearningの理解には数式での理解がほぼ必須ではありますが，本書はそれを図を用いるなどして出来るだけ分かりやすく解説してくれています．
入門の一冊として非常におすすめ出来ます．

35人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

青木智史

割と覚えやすいけど、難しさは残る

2019年4月27日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

無学レベルの自分でもなんとか分かる部分があれば
分からない部分もあります

例えると
例が全部記号とか数字だったりする時ですね
そういう時は検索して分かりやすく説明しているサイトを見て理解していきますが
まあこの本が一番基礎を理解していくにはもってこいだとは思います

けどやっぱりkindlleとかは欲しいですよね
前までは本派だったんですけど
kindleを使ってからは、自分はインドアな時が多いのでkindle派になっていきました
また持ち運びとか勉強する時も
画面を見ながら　文字を打ちながら覚える　っていう作業もしたいんで
kindle版はやっぱり欲しいところです

数学は
線形代数、微分積分、確率統計など最低限覚える知識があるようで
それらも何とか勉強していこうと思っている次第であります

これからはAI社会だという事で
機械学習をしっかり学んでいこうと思っている無学者からのレビューでした

18人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

あやか

完成度が高い本です。

2017年11月2日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

名前とおりゼロからpython及びDeep Learningを学べる本です。
理論をわかりやすく説明しているだけではなく、コードも充実しています。
それを達成するために、著者は相当な工夫をしていると感じています。

34人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

AmazonCustomer

とても分かりやすい

2019年5月19日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

　ニューラルネットワーク関係の本をいくつか読み比べたりしていましたが、評判どおり本書が最も分かりやすかったです。

　ディープラーニング用のライブラリを使用するのではなく、計算過程が見えるスタイルで他のプログラミング言語にもすぐに移植できそうな明快さで記述されるスタイルが理解しやすくて良いと感じました。

　解説も、ソースコードから数式にグラフや図などが適切に入っています。理解にあたっては、Pythonや線形代数や微分積分の基礎は必要ですが、きちんと初心者向けの解説が書かれているので、本書をきっかけにそれらの分野の入門書に入っていくのもいいかと思います。

　強いて欠点を挙げるとすると、誤差逆伝播あたりまでは丁寧に解説されているのですが、畳み込みニューラルネットワークに入った途端にほぼ概略のようなかなり端折り気味な解説になってしまう点でしょうか。最もこれは、本書が悪いというよりもCNN自体が元々複雑すぎて到底入門書で詳しく扱える内容ではないからでしょう。でも、その入り口までは確実に連れて行ってくれる点からしても、かなり良心的な本だと思います。
　あとは、最初の方にPythonの処理速度が速いという解説があるのですが、あくまでチューニングされた行列演算などのライブラリが高速なだけで、Python自体はインタープリタなので速度が出るような言語ではない点については、人によっては誤解を与えかねない印象を持ちました（本書で使う範囲では高速に動作しますが）。

10人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

mas

自分で実装することで挙動がわかる

2018年1月15日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

いきなりdeep learningのframeworkを触ってぼんやりわかったような気になっていた時に読んでかなり視界が開けた。
Tensorflowなどのframeworkを使うと大した知識がなくてもそれらしい結果を出すことができるけど、この本のように中で何をやっているか理解しながら自分で実装すると、しっかりした理解が土台になって次の知識につながると感じさせてくれる本。

22人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

実践できなくてもある程度は理解できる

2019年1月21日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

Pythonを触ったことがなくてもAIを知らなくてもディープラーニングの仕組みを1から理解できる。むしろ知らない人が実践すると効果が高い。
だが、通勤時間しか本を読めないような人は実践が難しい。そんな人でもこれまでにプログラミングを少しやったことがある人であれば結構理解できる。

できれば、本書の前にAI定番書の「人工知能は人間を超えるか」を読んだうえで本書を読めば、以下が理解できるのでより深くディープラーニングに精通できる。
・機械学習とディープラーニングは何が違うか
・ディープラーニングはいつから存在するのか
・なぜAIが流行したのか

こんなに難しいテーマをここまで分かりやすく書いた著者はすごい

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