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ディープラーニングは理論とPythonを相互に勉強すると失敗しない

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『ディープラーニングを理解する最短ルートは何だろう…』

『三日坊主にならずに勉強を継続できる方法はないかなぁ…』

このような疑問に答えます。


SEおっさん
SEおっさん
SE歴20年のオッサンが詳しく解説するぞい!

※保有資格:OracleMasterGold/JavaWebコンポーネントディベロッパ/応用情報技術者/簿記2級

ディープラーニングの勉強は「理論とPython」の2つ交互がベスト

オッサンはこんなツイートをしました。

そうなんです。

ディープラーニングの仕組みを1番効率良く理解する極意はズバリ…

SEおっさん
SEおっさん
理論と物理(Pythonのコーディングと実行)を両方やるコト


「なーんや。そんなことわかっとるわいな」

 

そやろ。当たり前のことやねんけど… これが見落がちやねん。

一流大学を出て、頭脳明晰で本を読むだけでディープラーニングの本質がわかちゃう天才は

「その通りです! あなたはスゴイ。本を読むだけでOK!」

といいますが、大半の一般人(もちろんオッサンを含む)は、本を読んだだけでディープラーニングを理解しようとすると、深い内容の箇所でつまずくことが多いでしょう。

 

基本の部分はスラスラ頭に入るかもしれませんが、それ以上の理解がムズいねん。

私自身がそうでした。

オッサンは畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のところで

「だめだコリャ」

とサジを投げかけました。

しかし、AIには興味があったので、あきらめずにPythonで実際に手を動かしながら、参考書のサンプルコードを実行させると「動いた! できた!」と言う体験が得られます。

この「できた!」という体験が、非常にモチベーションアップにつながるんですよぉ。

オッサンは「やる気」が湧き出て、改めて畳込みニューラルネットワークと向き合うことで理解することができました。

そもそも人間の頭って、そんなに大差がないと思う。

脳の基本構造は、原始人のころから変わってないと聞きます。

オッサンは一般人であれば誰でも似たような脳のスペックだと思ってます。

やっぱり「やる気があるかないか」だけの違いだと思うんですよね。

いや言い切ります。

”理論と物理の反復でモチベをあげること”

が、理解する最短ルートです。

理論 ⇒ 挫折 ⇒ 物理(コーディング)⇒ やる気アップ ⇒ 理論

のスパイラルです(^^)

ディープラーニングの本は何を用意すれば良いの?

ディープラーニングの本には、理論を書いた参考書と Python による機械学習の参考書の2パターンがあると思います。

ディープラーニングの本
  1. Python に関する本(参考書)

    Pythonの参考書をさらっと見て

    「なんとなーく分かる!」ってところと、「よーわからんわぁ…」ってところが両方ある本を1冊手元におくのが良いと思います。

    易し過ぎても、難し過ぎても「オモロない」ってなるからアカンねん。

    ドラクエみたいに、ちょうどいい感じの敵がいた方が「オモロイ」と感じるねん。

  2. ディープラーニングの理論に関する本(参考書)

    理論の本は、難しいものから簡単なものまで揃えていれば良いと思うわ。

ディープラーニングとPythonの参考書で反復学習する方法

ディープラーニングとPythonの参考書で、反復学習する方法をご紹介します。

反復学習する方法
  1. ディープラーニング理論の簡単なものを読んで理解する
  2. ディープラーニング理論の難しいものを読んで悩む
  3. Pythonの参考書のサンプルコードで実際に動かしてみる
  4. ディープラーニング理論の難しい箇所に立ち返る

    (理解できなければもう一度 Python へ…)

こんな感じて繰り返して学ぶと、仕組みを理解しやすいでしょう。



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Pythonで機械学習するオススメ手順

オッサンが Python で機械学習した手順をご紹介します。

参考書は自分に合うものであればなんでもOKです。

Pythonで機械学習した手順
  1. Python ディストリビューションAnacondaを Windows 10にインストール
  2. 参考書「わかるPython[決定版]」を手元に置く(図書館から借りました)
  3. 参考書の機械学習部分のサンプルコードをダウンロード
  4. minstをもとに機械学習する様々なやり方をサンプルコードより実行
  5. 実行したら理論を復習!

こんな感じです!

ちなみに…

オッサンは会社でも「AI 勉強会」というコミュニティをを立ち上げて、AIで学んだことを会社にフィードバックするようにしています。

こんなスパイラルもアリアリだと思ってます。

  1. 自分でやったことは会社にも還元したいと思う
  2. 還元することで会社にもアピール
  3. 会社も評価するし自分もやる気があがる
  4. 世間のお役に立つと思うことは情報発信(このブログやツイッターなど)

SEおっさん
SEおっさん
やっぱ相乗効果って、大事やと思うわぁ


決して自慢じゃないです。「AI 勉強会」メンバはまだ片手の指で数えて足りるほど^^;

ディープラーニングの勉強は「理論とPython」がベスト まとめ

いかがでしたでしょうか?

理論だけじゃくPythonと同時に実施すると良いよ

ということをご紹介しました。

SEおっさん
SEおっさん
少し振り返ってみよう!
まとめ
  • 理論学習だけだと難しい内容にで心が折れやすい
  • Pythonでコーディング・実行したら「できる!」達成感が得られる
  • 理論とコードを両方交互に勉強するとモチベが上がり難しい理論にも向きあえる

最後にひと事

AI(人工知能)はディープラーニングの発見により、爆発的な技術進歩を遂げています。

「ドラえもん」の世界も漫画の中だけじゃなくなる?ような勢いです。

オッサンは断言します。

SEおっさん
SEおっさん
今後、ディープラーニングを学ぶことは、あなたの人生において有利に働くよ!

時間は皆に平等に分けられた貴重な宝物。

理論とPython(コード)を交互に実施して、効率良く勉強しましょう。

理論とPythonの並行学習は、あくまでも筆者の意見です。

交互の勉強に囚われすぎず、工夫しながら貴方の独自のベストな勉強法を発見してください。

SEおっさん
SEおっさん
ここまで読んでくれてありがとう!




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