ディープラーニングを学ぶ講座、後悔しない上手な選び方教えます！

これからの社会に欠かせない技術であるディープラーニングについて学習するのに、便利な講座が沢山あるって知ったら気になりますよね。

けれども沢山の講座があれば、どのように選べばよいか迷ってしまい、時にディープラーニングの講座は受講料が安くありませんから、後悔もしたくないでしょう。

そこで今回は、まずディープラーニングの基本について整理して、講座選びのポイントや、初心者や実務者がディープラーニングの講座を選ぶ基準にしたいプログラミング言語や数学の知識の程度についてお話します。

ディープラーニングの基本をどれくらい知っているのか

そもそもディープラーニングは次世代の技術の核心といわれ、その実例として、画像分類や異常検知、そして傾向分析などで紹介されることが少なくありません。

そこで、せっかくの核心的な技術だしと、ディープラーニングを勉強してみようと意気込む人もいるでしょうが、そもそもディープラーニングとは何かという原点を忘れがち。

では、ディープラーニングとは何でしょうか。

ディープラーニングの英語表記はDeep Learning。日本語で「深層学習」と訳されることもあります。そこでこの言葉を直訳してみると「深い学び」ですが、これだけでは意味が分かりませんよね。

実はディープラーニングという技術を理解するポイントは、この「深い」という形容詞にあります。それを手掛かりに詳しく説明いたしましょう。

しかしディープラーニングは、その意味での学習と似つつも異なるもの。

そもそもディープラーニングも学習と言いますが、十分なデータの量があれば、人間の力を必要とせず自動的にデータを抽出してくれるニューラルネットワークを使用した学習であることが、私たちの学習と大きく違います。

ですからディープラーニングにはこのニューラルネットワークが、それも多層的な状態で必要なのです。

つまり一層や二層といった単純なニューラルネットワークの組み合わせでなく、幾重にも多層に、そして深く組み合わせることで初めて、情報伝達と処理を増やして特徴量の精度や汎用性をあげたり、予測精度を向上させたりすることが可能になるのです。

こうしたディープラーニングの原理を踏まえれば、その学習のポイントは、ニューラルネットワークの組み合わせによる高い精度や汎用性の生まれる理解にあることが分かるでしょう。

そこで次に、そうした初心者と実務者の分かれ目について説明しましょう。

プログラミング言語を使えるかどうか

ディープラーニングを学習する上で、初心者と実務者が区別されるポイントは、プログラミング言語と一定の数学の知識を習得しているかどうかという点にあります。それではまずは、プログラミング言語についてお話しましょう。

数多くあるプログラミング言語の中でも、ディープラーニングの学習に最も適していると言われているのがPython。このPythonというプログラミング言語はシンプルなスクリプト言語で、多数のコミュニティーによって支持されています。

ライブラリとは別にPythonには、print()やlen()などのように、何もしなくてもただ記述するだけで使える組み込みの関数があります。それらの関数とは別にライブラリとは、インポートするというひと手間を経て使用することが出来るプログラムのことです。

そのプログラムには一連の関連した関数が埋め込まれていて、単なる関数よりも高度な計算が可能になるでしょう。

その例としてPythonには、Tensorflow、Chainer、Pytorchのような便利なライブラリが存在し、そしてこのPythonのライブラリを使用することによって、通常の計算では速度の足りないような非常に重たい計算が可能になるのです。

つまりPythonというプログラミング言語を一通り理解していなければ、そのスタート地点から始めるディープラーニングの入門講座を選んだ方がいいということでしょう。

一定の数学の知識を習得しているかどうか

次にディープラーニングの学習に欠かせない数学の幾つかの知識について説明しましょう。

まずは線形代数。

線形代数は表から法則性を導き出し、少数の式に圧縮することが出来るのです。

つまりディープラーニングでは、条件ごとに細かく区分された大量のデータを解析する際に、線形代数の行列の数式を利用して、自動的に特定の最適パターンを見つけます。

またグラフ上の点の傾きを求める一般式を作成する上で役に立つ微分積分の知識も、ディープラーニングを学ぶのに必要でしょう。

微分積分が役に立つのはこの点であり、誤差が0になる時は傾きが0になることと殆ど同じ意味であるので、微分をした時に傾きが0になるようにディープラーニングを設定しなければなりません。

その他にもディープラーニングを学ぶ上で必要な数学の知識として、統計の分野が挙げられます。

ディープラーニングでは、この計算を利用することで、大量のデータから未知の可能性を推測し、最適なモデルを仮定することができるでしょう。

今回は、ディープラーニングを学ぶ講座を受講する際に、後悔しない選び方についてお話しいたしました。

昨今、様々なディープラーニングの講座があり、自分のレベルにあった講座を選ぶのは初心者であればあるほど判断に困るでしょう。

そこで、ディープラーニングの講座を選ぶポイントとして、ニューラルネットワークの組み合わせによって高い精度や汎用性が生まれることを、どのように理解するかという点にあります。

そして、Pythonなどのプログラミング言語について一通り知っており、線形代数や微積分、統計などの数学の知識に問題がなければ、特定の事例でどのようなニュートラルネットワークの組み合わせが最適であるかなど、実務者向けのディープラーニングの講座がおススメでしょう。

そうではなく、プログラミング言語や数学の知識について不安があれば、まずディープラーニングの入門編の講座から始めてみるのが、ディープラーニングを学習する最短距離です。

ディープラーニングの講座は沢山あり、その受講料も無料から安くはないものまで様々。

今回お伝えした基準をもとに、自分自身がどのレベルの段階にあるのかを振り返ってから最適な講座を受講し、いち早くディープラーニングを身につけて次世代の社会を引っ張っていきましょう。