カテゴリー: 機械学習

タイトルの通り、広く使われているディープラーニングフレームワークであるKerasの作者François Chollet氏によるDeep Learningを解説した本「Deep Learning with Python」を読みました。今月末には日本語版が出るのでその前に読み終えることが出来て良かった。かなり分かりやすく、今まで何となく知っていた知識の整理に役だったのでオススメです。英語版を読んだので日本語版の翻訳が良いのか分からないですが、コードや図表が多いので日本語版でも理解は容易だと推測します。ちなみに英語版はUSのAmazonでかなりの高評価を受けています。

この本の特徴は、すべてのコードがKerasを用いて書かれており、コードが簡潔で理解しやすいという点だと思います。そして、本書を通じて（多分）一度も数式が登場していないので初学者にはとても読みやすいと思います（ただ、文章で説明するよりも数式なら一発で分かることというのもあるので、この点はレベルによります）。例えば、多層ニューラルネットが何をしているのかといった説明に、くしゃくしゃに丸めた紙を一層毎に開いていくイメージに似ている、といった説明がされており、初めて学ぶ人にとっては理解しやすいかと感じました。

カバーされている内容は、基本的なFully Connected Layerを用いたDNNから、畳み込み層を用いたCNN、RNNによる時系列データの取り扱い、GANやVAEなどによる画像生成などこの一冊でかなり広い分野をカバーできるようになっています。目を引いたのはCNNを用いた分類器の判断根拠を示す可視化手法（中間層の活性化状況やGrad-GAMといったヒートマップを用いた可視化）を書かれており内容が充実しています。その他にもRNNモデルの解説でLSTMやGRUが内部で何をしているかなどには、深く立ち入らず概念だけ説明して、Kerasを使えばこれだけでできるよ、と書かれているところも研究者よりは実践者向けだと感じました。

その他には、最後の章に著者が考えるディープラーニングの限界や、ディープラーニング技術の将来予測が書かれており興味深かったです。また、「この本を読み終わった後に進歩の速いディープラーニング分野の勉強を続けるにはどうしたらいいか」という内容が最後に書かれており、そこには「Kaggleをやれ、arXivで論文を読め」と書かれているのでその辺りを頑張って行きたいと思います。

恐らく、機械学習を学び始めて「ゼロから学ぶディープラーニング」を読み終えた人が、ディープラーニングを使って何か自分で試してみたいと思った時に、Kerasを学んで簡単にモデルを構築できるようになるためのステップとして最適な本だと思いました。