【書評】『ゼロから作るDeepLearning』斎藤 康毅 著

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この業界ではとても有名な本書。

今更感がありますが、読みました。

結構良い本です。

 

↓昨年の1位はこの本です。

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ITエンジニアに読んでほしい!技術書・ビジネス書 大賞 2017より引用

 

良かった点と微妙な点を書きます。

 

良かった点は5つ。

 

1.2パーセプトロンの話がコンピュータの本質的な話をしている気がして感動できる。

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人工知能「冬の時代」が到来 - THE ZERO/ONE より引用

2.気合いで読めば丸一日で読める

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全部は写経は無理かもしれませんが読めます。

 

3.pythonに慣れることができる

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pythonの変数を宣言しない感じとか、インデックスに意味がある感じとかわかります。

 

4.チューニングの方法がわかる

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6
章にまとめて書いてあってとても良いです。

DeepLearningはなんかこうすると良いといった法則があるのでそれを知れて良かったです。

 

5.5章の逆伝播の説明が、「まぁ」わかりやすい

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「まぁ」が入るのがポイントです。

本質は全てクロスエントロピーシグモイド関数です。

 

微妙な点

(著者としては当たり前な話でしょうが)

 

1.偏微分がわからないと多分読めません

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ちゃんと書いてあるぶん、ある程度の知識は必要です。

 

2.初めてプログラミングする人には、、、 

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ゼロからって書いてあるから、買って勉強しようとするプログラミング未経験者は多分無理です。 

カレントディレクトリを移動できない人は、3章で詰まります。

(私はそもそもオープンにソース公開されていることに知らず、詰まりました)

 

3.結局は、データの前処理な気がしました、、、

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MNISTに対する前処理のところがサンプルコードでは既にされいるので、いざ何かに適用するとすると、そこに膨大な時間がかかるかと思いました。

(それはそうですよね)

 

結論:

DeepLearningの理論をかじったことがあって、pythonディレクトリの移動なんてググれば余裕だぜ!っていうpython未経験者にはオススメです。

(狭いですが、いるかと思います)