グーグルに学ぶディープラーニング 人工知能ブームの牽引役その仕組みをやさしく解説

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【Deep Learningに関する基礎知識とGoogle事例、企業での活用事例がまとまっている】
難しい数式等も出てこないので、人工知能、機械学習とDeep Learningとはどう違うのか？Deep Learningの基礎知識を整理することができた。

また、Googleでの事例の中では、驚きもあった。
人工知能が単語ベース問題を出し、人間が20秒以内に描いたお絵描きを人工知能が評価する「Quick Draw」
ニューラルネットワークの学習を見える化した「Play Ground」
が特に面白い。

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最近、各方面で耳にするAI・人工知能について、現業務で活用する道がないか探るべく、基礎知識を学ぶ目的で斜め読み。広く浅く、であれば前半だけで良いかも。後半はグーグルが公開するAI技術・サービスの概要や活用事例の紹介。

入力と出力、基本モデルを設定し、後は大量のデータを読み込ませて学ばせる。その機械の学習方法としてディープラーニングというモデルを階層化する方法がある点を理解した。

データベースに散在するテキストデータに基づいて受けた問い合わせに適切な案内を示すというのが現業の課題意識で、AIを十分活用できる分野ではないかという実感を持った。一方、基本的な仕組みや基本コンセプトと課題を解決する具体的なインプリメントには溝があり、その橋渡し・リソースをどう調達するかが鍵になると感じた。

「AIなら何でも解決できる」という魔法の言葉、漠然とした期待から、具体的に導入するためにはどういった要素を検討する必要があるか認識できただけでも、意義があった。

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AIについての概説なんだろうけど、文系のわたしにとっては読み進めるのが困難な部分もあった。ただAIの可能性は信じられるし、これにキャッチアップしとかないとAIに使われるだけの人間になりそう。

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人工知能に関する周辺情報を効率よく知ることができた。
機械学習とディープラーニングの関係。機械学習以外の人工知能とは。
人工知能を活用するために必要なこと。人工知能を活用するために必要な人材とは。
など参考になった。

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ディープラーニングがどういうものなのか、その利用例などとともに説明した本。
技術的な話はなく、ビジネスにどう使っていいかの話がメイン。この本自体は2017年発売の本だし、その頃はそういう類の本はよく読んでたので、特別目新しい話はなかった。
ただ、利用例についてはいろいろ初めてしることも多くて面白かった。
ディープラーニングを使うこと自体は大量に電力を消費するイメージだったけど、どうやらディープラーニングを使うことによってデータセンターを省エネ化する取り組みもあったらしい。そういう利用の仕方は、環境にもいいだろうし、どんどん進んでいってほしい。
後、個人的には自分の仕事で関わっている業種に関わりのあるオークネットIBSの写真から車の型式特定する取り組みなんかも面白かった。多くのデータは必要だろうけど、画像認識の技術も本当、ディープラーニング(というより、GoogleのTensorFlowというライブラリ)を使えば簡単に利用できる時代なんだなと思った。うちの会社、というより社長もこういう取り組みには少し興味を示しているようだし、自分ももう少しこのあたりの勉強はしておいたほうがいいのかもしれない。

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人工知能の超入門から機械学習そしてディープラーニングの位置づけを明確にしてのディープラーニングの説明でその輪郭をくっきりとと浮き出させる掴みは秀逸。グーグル社でのディープラーニングの活用として、自動運転やデータセンターの省エネ化からGoogle Home、Google フォト、機械翻訳などのサービス、そして、画像処理、音声認識、自然言語処理などのAPIやライブラリ（フレームワーク？）のテンソルフローを紹介し、企業の事例や活用のフレームワークを提示して未来を展望します。ディープラーニングやテンソルフローなどはもっと詳しい説明があったほうが良い気がしましたが、一般向けはこれが限界なのかもしれません、分野ごとに丹念に取材しているところが伺い知れる好著です。

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環境が提供されることは喜ばしい一方で、GoogleのAIが着実に進化する、他社の追随を許さない状況を生み出している気がしてならない。

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ディープラーニングを使った事例が多く紹介されていて、もうすでに、思ったより広く浸透しているのだなと感じた。

機械学習、ディープラーニング、ってなに、というところから概要を体系立てて説明してある。

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前半の説明部分は良かったが、
後半の例部分が広く浅く記載されていて、得られるものが少なかった。

しかし、基本を知る、という意味では良かった本だと思う。

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グーグールに学ぶディプラーニング　日経　BP社

人工知能と機械学習とディープラーニングの違い
人工知能をつくる上での方法と具体性の違い

ウエブ上におけるビッグデータと言われる
間違いをも含めた会話と文を
片っ端から呑み込んでその言い回しをつかむことで
翻訳機能を向上させて行く仕組
人間がプログラムを作ることなく
コンピューターが自分で多くの情報から
学んで作り上げていくシステムのことを
ディープラーニングと言う
意味がわかっているわけではないが
成り立ちを理解することで仕事をこなす機械学習の一つ

言葉だけでなく多くの姿形から漠然として抽象度の高い
種類分けなどを可能にするよりファジーな選択を目指す
具体的な部分の理解から大づかみの全体観を引き出す能力

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事業会社での導入事例もあり、いよいよ商用ベースで成り立ってきたことを実感。「学ぶ」というよりは、「ＡＩのご紹介」といった趣の本。

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‪そもそもディープラーニングとは？という導入からグーグルや各企業での活用事例までまさに入門編として最適な一冊。グーグルが目指す世界のヒントがあるように思える第3章が特に面白かった。これだけの技術をオープン化するという発想が凄いし、その真の狙いはどこにあるのだろう？‬