機械学習の勉強を開始

Tensorflowが公表された時、一瞬すごく話題になって、「俺も、俺も」という感じだったように思います。が、一般の方には無論今でもハードルは高く、昨今のAIブームの中でも実際に手を付ける人はそこまで多くはないのでしょう。

エンジニアサイドから来る人、ビジネスサイドから来る人それぞれにハードルがありますが、今のAIブームはすごいと思います。

ビジネスサイド： マッキンゼーのレポートの新着Alertのメールを登録しているとAI関係のレポートがものすごい頻度で発表されてます。AI関連企業への投資熱もすごいようです。あちこちの金融機関がその手のファンドを組成しています。もっとも、これらのファンドがどこまで成功をおさめることができるかは別問題ですが。
エンジニアサイド： ビジネスサイド向けのAI関係本も増えましたが、エンジニア向けもすごく増えてます。

機械学習を学ぶにあたっては
・ 言語的な問題（Pythonなど）
・ 数学的な問題
・ 扱うデータについての知識
がそれぞれハードルになって、ビジネスサイドの人は最初の2点、エンジニアサイドは後ろの2点がネックになるのでしょう。

前置きが長くなりましたが、自分もずっと機械学習を触ってみたいと思ってましたがこのたび勉強を始めました。最初の一冊はこれを選びました。選んだポイントは2つあります。

一つには、いわゆる「ガチ」な本はPythonについての知識を前提としていますが、この本は入り口がもう少し低いです。

もうひとつには、それから、逆に「ガチ」じゃない本であるとか、「理屈はスルーして触ってみよう」というアプローチの本だと理解が及ばないまま使うということで、それは本意ではありません。この本はライブラリにほとんど依存せずにアルゴリズムを実装するということで、中身をきちんと教えてくれそうなのが良いと感じました。

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

• 作者: 斎藤 康毅
• 出版社/メーカー: オライリージャパン
• 発売日: 2016/09/24
• メディア: 単行本（ソフトカバー）

目標はFXです。（これをやろうとしてうまくいかないエンジニアの方のブログなども見かけましたが）

タグ：機械学習