4月 262017
 

グーグルに学ぶディープラーニング
日経ビッグデータ(編),日経BP社,2017

Google

ディープラーニングに興味はあるけど知識はほとんどないという人向けの入門書.

本書「グーグルに学ぶディープラーニング」では,タイトルの通り,ディープラーニング(深層学習)を用いているGoogleの様々なサービスやTensdorFlowが紹介されている.また,ディープラーニングを用いた日本企業の事例もいくつか紹介されている.ディープラーニングについては,そのイメージを説明しているのみで,学習方法についてはほとんど触れられていない.データさえ与えれば,機械学習が勝手に自動的にモデルを学習してくれるという説明に徹している.あくまでも,ディープラーニングをビジネスに使いたいと思っているユーザ向けの入門書という位置付けだ.それでも,ディープラーニングとはどのようなもので,どのようなことができているのかを知るには役に立つだろう.

いくつか紹介しておく.

家庭用人工知能が生活の面倒を見てくれる Google Home

自分で中間層やノードの数を変化させてディープラーニングで遊べる A Neural Network Playground

お絵描きゲームでディープラーニングを感じる Quick, Draw!

不思議な(気持ち悪い?)世界へ Deep Dream – Online Generator

DeepMind社の自動作曲 WaveNet: A Generative Model for Raw Audio

Googleのディープラーニングを使うことができる TensorFlow

本書を読むと,強化学習と転移学習の重要性が確認できる.

本書の一番最後に,グーグルクラウド・マシンラーニング・グループ研究責任者ジア・リー氏の言葉がある.

AIの技術ありきではなく,現実世界で解決すべき課題の内容そのものが,私たちにとっては最も大切な興味の対象なのです.

まさにこれが重要な点だろう.現実世界で解決すべき課題を考えることもなく,中身を理解することもなく,人工知能(AI)で何かしようとか,ビッグデータで何かしようとか,機械学習で何かしようとかいう態度でいいのか.本当に意味ある何かを設定できるかどうかが問われる.

目次

 
序 章 ディープラーニングがすべてのビジネスを変える 
第1章 < 超入門>人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う? 
第2章 < 入門>ディープラーニングの仕組み 
第3章 < グーグル事例編>グーグルのディープラーニング活用事例 
第4章 < 企業事例編>ディープラーニングで業務効率化、国内で続々始まる 
第5章 < 活用フレームワーク編>データ×目的で整理し、活用の展開図を描こう  
第6章 < 将来展望編>ディープラーニングが課題を解決する未来へ 
グーグルクラウド・マシンラーニング・グループ研究責任者のジア・リーさんに聞く