AI(人工知能)ニュース

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!

講座で学ぶイメージ

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。

ディープラーニングは第三次AI(人工知能)を牽引し、様々な産業で応用されています。その結果、現在は多くの人々の注目を集めており、巷ではディープラーニングについて様々な講座が開設されるようになってきました。

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

ディープラーニングのイメージ

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。

そして実はこうしたディープラーニングの原理を知っていることが、上手な講座選びのポイントです。

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。

私たち人間が行う学習とは、目の前にある特定の資料を読むことや、また直接体験した経験を通して、パターンや関係性を理解することを意味します。

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。

このニューラルネットワークとは、人間の脳の作りを模したもので、複雑で抽象的なデータでも処理できるように幾つもの層が重なって構成されています。

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。

そして、ニューラルネットワークが多層であることこそ、ディープラーニングの「深層」または「深い」という形容詞に繋がります。

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。

これを簡単な言葉で言い換えると、「ニューラルネットワークが多層であるお蔭で、複雑に絡まりあったデータであっても、様々な階層にきれいに分解されて単純化され、ディープラーニングが出来るようになる」

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。

もちろんディープラーニングに初めて触れる人は、いきなりどのニュートラルネットワークの組み合わせが事例に適切かどうかを考える余裕がありません。その一方で、ディープラーニングをある程度分かっている人は、高い精度や汎用性に至るコツを知りたいですよね。

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

言語を学ぶイメージ

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。

そのPythonがディープラーニングのためのプログラミング言語に推奨される理由は、ライブラリの豊富さです。

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。

こうした非常に重たい計算は、ニュートラルネットワークの多層的な組み合わせを考える上で必要不可欠であるので、ディープラーニングを駆使する際にはPythonの習得は避けられないでしょう。

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

数学のイメージ

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

特にその分野の行列計算は、押さえておくべき知識の一つに挙げられます。行数計算の行列には、行ベクトルと列ベクトルがあり、その行ベクトルと列ベクトルの項を合わせて埋めていくと一種の表が完成します。

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。

ディープラーニングで大量のデータから何らかの法則性を導き出す時、直ぐさま完全に正確な回答を導き出すことは出来ません。そこで重要なのが、可能な限り誤差を小さくすることです。

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。

その統計の分野では、収集したデータから平均や分散などを計算して、全体の分布を明らかにすることが出来ます。そしてその分布からデータが示す傾向や性質を理解することが可能です。

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。

以上、線形代数、微分積分、統計などの数学の知識があれば、実務者向けの高度なディープラーニングの講座についていくことが出来るでしょう。もしその知識に不安があれば、まずは数式の説明を抜きにして、初歩的な講座からディープラーニングと接するのがベストです。

 

オンライン講座のイメージ

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。

コメントをどうぞ

トップへ戻る
タイトルとURLをコピーしました