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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単行本（ソフトカバー） – 2016/9/24

斎藤康毅 (著)

59件のカスタマーレビュー

- カテゴリ人工知能

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商品の説明

内容紹介

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。

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平坦な言葉で説明します。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を目指すことなのです。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。

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登録情報

単行本（ソフトカバー）: 320ページ
出版社: オライリージャパン (2016/9/24)
言語: 日本語
ISBN-10: 4873117585
ISBN-13: 978-4873117584
発売日： 2016/9/24
商品パッケージの寸法: 21 x 15 x 2 cm
おすすめ度： 59件のカスタマーレビュー
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わかりやすい

投稿者 inunosinsi 投稿日 2016/11/16

形式: 単行本（ソフトカバー） Amazonで購入

サンプルコードがあるけど、写経せずともやりたいことがよくわかる。
数式の説明も丁寧で抵抗がない。

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説明の流れが絶妙

投稿者 sireline 投稿日 2017/1/31

形式: 単行本（ソフトカバー） Amazonで購入

Pythonの基礎から始まり、パーセプトロン、ニューラルネットワーク、ニューラルネットワークの学習、誤差逆伝播法、学習に関するテクニック、畳み込みニューラルネットワーク、ディープラーニングと、丁寧に一歩づつ階段を上っていくかのような説明の流れです。
主に画像認識について書かれた良書です。自然言語処理や音声認識については書かれていません。

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霧がかった空に青空が見える感じ

投稿者スワン投稿日 2017/6/11

形式: 単行本（ソフトカバー） Amazonで購入

機械学習を大学で学んでいるのですが(理学系)、直接TensorflowやKerasを扱って概念を説明するだけだったので、深い理解に至りませんでした。

機械学習のライブラリを使えば、複雑な処理も数行で済ませることができます。ただ逆に考えると、それは機械学習の内部で行っていることを見ていないことに等しいので（ブラックボックス）、実際何が行われいるかというのは、もっと原理的にNumpy等で書き直すことで理解できます。（そのためには線形代数の理解が必要です。本書ではそれらも説明されています。)

本書では直接Tensorflow等を扱うことはせず、ひたすらNumpyを用いてコードを組んでいきます。ある程度こういったライブラリを使っている方なら、靄が消えていくように理解できることと思います。

一方で機械学習を初めての方は、このやり方では全体像が見えにくいと思うので、MNIST for beginnersをとりあえず適当にやってみてから本書を読み進めると、チュートリアルのコードの一つ一つの意味がわかると思います。

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神作、お勧め。

投稿者 Amazon カスタマー投稿日 2016/12/21

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最低限の微分積分、線形代数やプログラミング知識があれば理解できます！！丁寧に説明されて、ほとんどジャンプを感じません。
久々に読んでいて内容に入り込んでで夢中になりました。

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ディープラーニングを学ぶなら

投稿者万代惇史投稿日 2017/4/3

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Pythonでディープラーニングをスクラッチから実装する本です。

コードと解説を見ながら、ポチポチと真似して書いていくと、なかなか楽しいし、文系の僕でもディープラーニングが何をしているのかが何となく理解できます。

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Deep Learningの概要を理解した後に実際に手を動かす際に利用する本

投稿者 da1sun 投稿日 2017/4/3

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scikit-learnで機械学習に触れて、大関真之さんの「機械学習入門」を読んだ後、Chainerをやろうとして傾きが何故前のノードに入るか理解できず挫折して本書を読み始めました。そのような人には本書はバイブルと言えると思います。
各レイヤーで必要となる関数を短いコードでコツコツ作成してゆき、最終的にはCNNで手書き文字の識別問題を扱えるモデルを構築できます。
数値微分にとてつもない計算時間がかかることを身を以て体験し、誤差逆伝播の有り難みを理解できたのは良かったです。
本書を読み終えて、Chainerに戻りましたが、「読める、読めるぞ〜」な体になっていました。本書で作った構造は改めてみるとChainerの構造によく似てますね。

総じて良書かと思いますが、以下、ちょっと思ったことです。
上記にも書きましたが数値微分はとても時間がかかるのを本文中でもうちょっとフォロー頂きたかった（MNISTに対して10000回もやるといつ終わるか分からないです）
紙面の都合かGithubと文中コードが異なる場合があり、どうしてそうなるか理解できないところもありました。

ともあれ、MNIST 99%以上のCNNをnumpyだけで構築出来たときはやはり感動しますね。

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いい

投稿者 Amazon カスタマー投稿日 2017/3/10

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いい本です。外国人にとって理解やすいと思います。ぜひ読んでみてください。

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数式ではなく、手を動かして学びたい方向け

投稿者 Amazon Customer 投稿日 2017/1/1

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機械学習やディープラーニング系の本というと難しい数式が並んでいてなかなか取っつきにくい本が多い印象ですが、本書では基本的に自分で手を動かして実装しながら学んでいくというスタンスを取っているのでエンジニアにとっては非常に理解しやすくなっていると思います。
ただ、通常の行列の積を「内積」と間違って呼んでいたりもするので注意が必要です。

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これからのSEに必要な教養

投稿者 munesora 投稿日 2017/1/9

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まだ半分の４章までしか読んでいませんが、ニューラルネットワークの実装が良くわかりました。微分、偏微分、対数、シグモイド関数、行列演算などなど、高３〜大１くらいの数学の知識と、プログラミング言語としてPythonの知識が必要ですが、それら全て知らなくてもイチから懇切丁寧に解説してくれています。

アセンブラを学ぶとコンピューターが中でなにをやっているのか理解できて、いろいろなことの理解の助けになります。それと同じように、この本でニューラルネットワークの実装をゼロからPythonで構築することにより、大げさに言えばAIの正体が分かります。AI関連の技術やトピックに触れる時には、深く理解できるようになるでしょう。他の方のレビューにあるように、これ一冊では本番システムを構築することはできませんが、これからTensorFlow, Chainer, PredictionIOなどで独自のモデルを作るのであれば必ず役立つでしょう。

本書をパラパラとめくると難しそうな数式が出てきて、そっと閉じてしまいたくなりますが、最初からじっくり読んでPythonで確かめていけば理解できます。でも文系だと厳しいかも…。

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