「ディープラーニングを習得したいけど、何をどうやって勉強すればいいんだろう？」
こんな疑問にお答えします。
ディープラーニングとは？
そもそもディープラーニングとは、なんなのでしょうか？
ディープラーニングとは、人工知能の分野である機械学習の方法の一つで、今とても盛り上がっている分野です。
例えば、
- グーグル翻訳みたいな自然言語処理
- 手書きの文字を判定
- 自動運転技術
このような、周りの与えられた情報に対し、なんらかの判断するのに使われております。
ちなみにこのディープラーニングですが、このスキルを身につけているとかなり需要があります。
なぜかと言うと、
- そもそもエンジニアの需要に対して供給が少ないので売り手市場
- ディープラーニングのできる人材は限られている上に、需要が高い
からです。そのため、収入も高くなりやすく、ぜひ身につけておきたいスキルと言えます。
必要なスキル３選！
「とはいえ、人工知能とかめちゃくちゃ難しそう！」
「そもそも何をどう勉強すればいいのかわからない！」
「参考書買ってみたけど、ちんぷんかんぷん！」
と言う方に、ディープラーニングを身につけるために必要なスキルを３つご紹介します。
①python
pythonって聞いたことありますでしょうか。
pythonは、プログラミング言語の一つで、数あるプログラミング言語の中でも人気トップ３に入る超有名な言語です。
初心者でも扱いやすく、読みやすいのが売りなので、初めてプログラミングを勉強する人はpythonがいいでしょう。
さらに、pythonはディープラーニングでよく使われる言語ですので、ディープラーニングを習得するには、ある程度pythonに慣れておく必要があります。
pythonの勉強の仕方で効率良い方法を２ステップでお教えします。
詳しくは別の記事でご紹介しています！
1. paizaラーニング
僕は一番最初に本で勉強していたのですが、効率が悪すぎてダメでした。
そこで先輩に聞いてオススメされたのが、完全無料でpythonが楽しく勉強できる、paiza。
こんな感じで、各チャプターが3分ほどの動画になっていて、実際に手を動かしながら勉強できます。
プログラミングをするためのアプリを入れたりする準備（開発環境を整える、と言います）とかも不要ですので、誰でも気軽にできるのがとてもいいと思います。
頑張れば２日でも習得可能ですので、ぜひやってみてください。
あとはスキルチェックの問題を何個か解いてみて、実際にpythonに慣れましょう。
２. python環境構築
paizaでpythonを勉強したら、自分のパソコンでpythonを使えるようにしましょう。
プログラミングの環境構築は、このサイトがオススメです。
WindowsとMacで少し違うので、注意してください。
②ディープラーニングの勉強
次のステップです。ディープラーニングのスキルを身につけましょう。
今回は３ステップで勉強していきましょう。
１.まずは人工知能について知ろう
そもそも、人工知能とはどういうものなのでしょうか。
どうしてディープラーニングを学ぶ必要があり、企業がそこまで力を注いでいるのでしょうか。
ディープラーニングを学ぶ前に、人工知能について少し知っておくのが良いでしょう。
個人的に、今からディープラーニングを始めようと思っている人全員に読んでほしい本です。
実際僕は、人工知能について何も知らない状況で、この本を読んで、
- 人工知能とはどういうものなのか、
- ディープラーニングがどれだけ革新的な発明なのか、
- この先どういう課題があるのか、
などがわかり、次のステップの勉強がかなり頭に入りやすかったと感じました。
ディープラーニングは、人工知能です。
人工知能に対して全く知らないという方は、是非一度読んでいただきたいです。
この本については、以下の記事で説明しておりますので、参考にしてください。
２.ディープラーニングについてしっかり理解
ようやく実際にディープラーニングを勉強する段階です。
ディープラーニングを身につけるなら、この本です。
プログラミングで有名なオライリー社の、超有名な本です。
ディープラーニングを勉強している僕の周りの人は全員持っていたと思います。
それくらい素晴らしい本です。
この本では、ディープラーニングの仕組みを超詳しく勉強できます。
少し難しいですが、将来大きな武器になるのでしっかりと身につけたいところです。
この本の詳しい紹介はこちらの記事をご覧ください！
３.実際にプログラムを作ってみよう
プログラミングの勉強にはアプトプットが非常に有効です。
この本はディープラーニングをより実践的に理解することができます。
例えば、
- 動画で熱帯魚が写っているベストな場面を見つける
- SNSのスパム投稿を判定する
- 手書きの文字を認識する
- 写真に写った物体を認識する
このようなプログラムの実装ができます。
僕はさっきの「ゼロから作るDeep Learning」と同時に購入したのですが、「ゼロから作る」の方は手書き文字認識しか扱っていませんでした。
やっぱり色々試してみるのは重要で、この本があってかなり技術が身についたと思います。
③数学（線形代数学、微積分）【超基礎レベル】
最後は、数学の知識です。
流石に数学の知識がゼロでディープラーニングに挑むのはきついです。
とは言え、使うのはとても基礎的な内容です。
具体的には、簡単な微分の理解と、行列の掛け算ができれば大丈夫です。
下にオススメの参考書をご紹介します。
線形代数学オススメ書籍
カジュアルな文体でおなじみ、マセマの線形代数学です。
これはおそらく全ての線形代数学の参考書の中で一番わかりやすいと思っております。
内容は基礎的なことですが、正直ディープラーニングに使うにはこれ一冊やっても多いくらいです。
前半の演算部分だけさらっとやりましょう。行列式とか、固有値とかはやんなくていいです。
微分積分オススメ書籍
こちらもマセマの微分積分です。高校の知識が身についている人向けです。
これも正直全部やるのは多すぎるでしょう。
高校レベルの微分が危ういかたは、教科書を復習するのが良いでしょう。
イプシロンデルタとか全然いらないです。連鎖律くらい知ってれば大丈夫です。
数学を勉強するタイミングについて
ディープラーニングを勉強したいのに、数学に時間を取られるのは、微妙だと思いますが、
かなり高度な内容になってきますとやっぱり数学が絡むこともあります。
ただ最初のうちは、まずディープラーニングを勉強して、数学でつまづいたらこれらの本を参考にしてみる、といった感じで大丈夫です。
まとめ
以上、ディープラーニングに必要な知識３選でした。
もう一度繰り返すと、
- python
- ディープラーニング
- 線形代数学、微分の基礎
の三つのスキルを身につけましょう。
今後絶対に武器になるスキルですので、簡単ではないですが頑張っていきましょう！