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はじめに

pythonを学習するにあたって、検索結果や情報サイトでよく目にするキーワードは以下ではないでしょうか。

・AI(人口知能)
・機械学習
・ディープラーニング

それぞれは意味が分かるものもあれば、全くわからないものもあるかと思います。
Pythonをやるうえでは、可能なかぎり興味にそって知識を高めたほうが自身のPythonスキルアップにもつながります。

今回は、その中でもディープラーニングについて、実際に学んでいきたい方に必要な内容をご紹介します。

Pythonを学習する

タイトルにもあるとはいえ、当然という言い方は語弊があるかもしれませんが、Pythonはある程度書けないと苦労します.
Pythonを学習し、オブジェクト指向やリスト内包表記、遅延評価(N+1問題)などを理解しておく必要があります。
Pythonはかければかけるほど良いのですが,ある程度理解が進んでいれば、あとは必要に応じてその部分を学習しながらで構いません。
Pythonのバージョンですが、ディープラーニングの場合は、Python3系を選ぶことをお勧めします。
2系でしか出来ないことなどはなく、今後は3系が主流になっていくので、今から2系にこだわる理由はないためです。

周辺知識を学ぶ

英語力の向上

この後のディープラーニングを知るという説明はあくまで基本で、そこからは地道に資料を読んで自分の理解を深めていくことが重要です。
何事も基本の後は繰り返し学習です。
その場合に、ディープラーニングを学ぶ上で重要なのは英語力です。
実は、ディープラーニングに関する優良な情報やプログラムなどのリソースのほとんどは英語です.
関連するドキュメントも大体は英語です。あらゆる資料が(最新のものは特に)英語が大半を占めていることになります。
ネイティブ並みの英語力などはもちろん必要ないのですが、そこを怠ると、日本語の情報だけですと現状ではかなり限定された情報になってしまいます。
実はPythonや、ディープラーニングに限らず、ITの世界は英語力(読み解く力)はほぼ必須といっても過言ではありません。
この機会にぜひ英語を身に着けていきましょう。

機械学習を知る

ディープラーニングは機械学習の一つと紹介した通りです。
そのため、ディープラーニングのみというより、ディープラーニングを有効に使うためには機械学習の知識もある程度必要です.
ただし、機械学習は大変幅広く、全体を把握するのにはとても時間がかかりますので、こちらも入門サイトや入門書で学習します。

数学を知る

高校レベルの微積分と行列の知識
必須というわけではないですし、都度必要な時に理解するでも構いませんが、微分積分の微分と行列の掛け算などは知っておくべきかもしれません。
これらは高校数学の内容になります。
プログラミング以上に頭の痛い内容と多くの人が感じるとは思いますが、必要だと感じた時は頑張って習得しておきましょう。

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ディープラーニングについて知る

AIとの関係性

さきほどPythonでのよく聞くキーワードとして3つあげましたが、実はそれらは深い関係性があります。
というのも、各技術の関係としては、

AI(人口知能)が行うこと→機械学習→機械学習の中の1方法→ディープラーニング

となっています。
つまり、ディープラーニングは、AIが行う機会学習の中の技術の一つのことを指しています。

AIが学んでいくということ

ディープラーニングとは「機械(ここではAI)」が「自動」で「データに含まれる特徴を抽出する」学習方法のことです。
AIは皆さんもなんとなくイメージしているように人間と同じことを考える(ことができる)技術のことです。
現在は、人間の知能全体は実現できておらず、あくまで一部を代替する程度になっていますが、着実に進歩しているのはご存知の通りです。
人間の知能を代替するということは、目にした情報は「画像認識技術」、耳からの情報は「音声認識技術」、会話の情報は「自然言語処理技術」をAIで代替するこということです。

人はそれらの情報を目、耳から取り込むと知能、つまり脳で瞬時に判断し、適切な内容(言葉を発したり、体を動かしたり)で処理しています。
その脳の仕組みを機械(コンピュータ)で具現化したものが「ニューラルネットワーク(NN)」と呼ばれています。
ディープラーニングの場合はニューラルネットワークが複雑に多層構造化した仕組みになっており、それを「ディープニューラルネットワーク(DNN)」と呼んでいます。
ディープラーニングは、

「DNNを使って機械が自動で様々な事象の特徴を抽出(画像や音声や言語)し学習すること」

になります。

ニューラルネットワークを知る

ニューラルネットワークは入力、中間、出力層の3層構造で成り立っています。

入力層:目、耳、言語から得た情報を受け取る部分
中間層:得た情報の特徴をルールに基づいて抽出する部分
出力層:抽出した情報を元に適切な判断をする層

通常のニューラルネットワークは、入力層、中間層、出力層が1層ずつです。
これに対し、ディープニューラルネットワークは中間層が多層構造となっているところがニューラルネットワークと異なります。

積分は不要ですが,logの微分と行列の掛け算の仕方くらいは知っておいた方が良いです.これより高いレベルの数学ももちろんわかっておいた方が良いですが,必要だと感じた時に学ぶくらいの心持ちでいいのではないかと思います(これについては学習法の部分でもう少し詳しく述べます).。
多層構造となることから、特徴を抽出する精度が向上したり、一定時間の情報処理量が増加することで、より深い、綿密な学習が期待できます。

学習モデルについて知る

中間層でルールに基づいて抽出すると書きましたが、コンピュータがあらかじめ判断できる内容をそろえておく必要があり、それが学習モデルなどと呼ばれています。

例えば、「車かどうか」という判断ルールを作る場合に、画像認識でそれを行う場合には、さまざまな車の画像に加え、車以外の画像をできるだけ多く学習させる必要があります。
車の特徴を踏まえて画像を選択するなどの効率化ももちろんあるのですが、ある程度の画像はやはり必要になります。それが精度にも直結します。

また、同じ車でも、車種や排気量、メーカ、色、年式などさまざまな情報を増やしていくことで、「車かどうか」からさらに深くなり、「度のメーカのどの車種、色、年式」まで判断させることが可能となります。
ディープラーニングとはそれらのモデルを効率よく構成し、必要な情報をAI(コンピュータ側)に学習させるのが目的です。

何をしたいかをを決める

ディープラーニングに関して情報を無作為に収集していると途端にやる気がしぼんでしまうかもしれません。
それは、情報が膨大でどれをどう処理していいかわからなくなるからです。
そうならないためにも明確な目的を定めておきます。明確な目的、つまり「ディープラーニングで具体的に何をしたいか」を決めて学習方法を定めることです。
目的といってもかしこまった形でなくても大丈夫です。車の車種を割り出すのアプリケーションを作りたいだったり、ある文章から単語を抜き出すなどとにかく簡単なものからでいいと思います。
(簡単だと思っても組み始めると当初の想定より遥かに難しいことが多くありますが。。。)
ディープラーニングは大量のデータが必要と思いがちですが、少量のデータでもディープラーニングは使えるので,自分の興味のある分野で無理なく楽しく進めて挫折しないようにうまくやっていきましょう。

フレームワークを決める

決めると書きましたが、一つを選んだらそれに固執する必要があるというわけではありません。
やはりフレームワークは必須のものであり、例えばやりたいことを調査しているときに、その機能を実現できそうな内容がそのフレームワークで実現されていればそのままそれを使うこともいいと思います。
ただし、なんにでも相性があり、ご自身で使いにくい、やりにくいと感じたり、そもそもやりたいことに合致しない場合はフレームワークを変えるべきです。
現在は有効なフレームワークがとてもたくさん提供されているので様々試してご自身にあうものを探してみてください。

おわりに

今回はディープラーニングの学習についてご紹介しました。
こういったことを学んでいってほしいということで概念的に書いておりますので、必要に応じてネットの情報や書籍、各論文などを参照してみてください。
ディープラーニングといっても構えずに「やりたいこと」を念頭に忘れずに楽しく学習できれば理解可能かと思います。
ただし、地道な努力は必要ですのでコツコツ頑張っていってくださいね。

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