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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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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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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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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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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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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現時点で、現実的にビジネスに活用できる企業、つまり、AIの導入効果が得られる企業は非常に限られているのではないか？と思う。
本書にも述べられているように、効率化したいと考える一見単純なルーティンワークでも、経験や工夫がモノを言う場面が多いこと、また、AIの活用の原資となるデータに乏しいのではないか？と思われること、から。

ただし、今後、AIが想像以上の進化を遂げ、かつ、安価に利用できることになるならば〜そんな時も想像以上に早く来るんだろうなぁ…〜働き方、求められる人材、賃金も劇的に変わるのでしょうね。

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結局のところ、機械学習とディープラーニングの何が違うのかがわかりませんでした…
ディープラーニングが大量の学習を繰り返す以外に、質的な違いがあるのかがわかりませんでした。

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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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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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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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手取り早く情報を得たいならこの本で十分だけど、ネットで調べればわかるようなネタがまとめられているだけなので深みがまったくない。

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ディープラーニングの仕組みを初学者にもわかりやすく書かれています。
AIの概要をまずは掴みたい人にはオススメです。
現時点でどういったサービスが出ているのかもわかり、ボリュームもそれほどないので、さらっと読めてしまうと思います。
AIを極めたい！という方には少し物足りないかもしれません。