グーグルに学ぶディープラーニング

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制作 : 日経ビッグデータ 
  • 日経BP社 (2017年1月26日発売)
  • Amazon.co.jp ・本 (184ページ)
  • / ISBN・EAN: 9784822236861

グーグルに学ぶディープラーニングの感想・レビュー・書評

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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?‬

  • 日経ビッグデータの出版にしては良かった。知らない人でも分かりやすい。経営者に呼んで欲しい本。

  • 【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。

  • 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。

  • 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。

  • 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。

  • 機会学習、ディープラーニングの仕組み、それを用いた実例などをわかり易く解説。これから社会に「進出」していくAIだが、肝は使い方。どのように自分のビジネスに活かすかはそれぞれだが、(グーグルなどによって提供される為)技術基盤を気にしなくて良いところは、利点でもあり、首根っこを掴まれているようである。Quick, Draw!やAlloなど、身近に機械学習を体験できるツールが紹介されているなど、初心者への配慮が行き届いた本。

  • 機会学習以外のAIは何があるか?

    「ルールベースの人工知能」
    →たとえば、エキスパートシステム
    教えなくてはいけないことが非常に多い代わりに、狭い分野で確率的な判断をするのに有効なシステム。しかし、人が条件を教え込まなくてはいけない

    機会学習は条件式を与えるのではなく、
    ・学習するための材料
    ・学習するための考え方
    を、与える必要がある

    機械学習で扱われるモデル
    - 決定木
    - 帰納推論
    - ニューラルネットワーク
    - ディープラーニング

    教師あり学習
    「この出力が得られれば正解、という答えがある学習の仕方」
    小さな子供が絵本を見ながら、「これはネコ?」「これはイヌ?」をお父さんお母さんに尋ねながら正解を覚えていくような学習の仕方

    教師なし学習、その一例が、強化学習
    サッカーの試合に勝つために、繰り返し繰り返しゲームのスタイルでパスやシュートをしながら勝ちパターンを学んでいく学習の仕方
    強化学習が効果を発揮した典型的な事例が「アルファ碁」

  • 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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グーグルに学ぶディープラーニングの作品紹介

ディープラーニングは、人工知能や機械学習と何が違う?
この技術によって将来、ビジネスはどう変化する?
グーグルのエンジニアらへの取材に基づき、
その技術をやさしく解説するとともに
最新の事例から、将来のビジネスの変化を探る1冊。

 囲碁のプロ棋士に勝つ、クイズのチャンピオンに勝つ──、人工知能(AI)はこうした特定分野で象徴的な成果を上げてきました。しかし、最近ではAIが人々の生活や経済活動を改善して、世の中を変えていく可能性を示す実例が次々と出てきました。
 例えば、米グーグルは、AIを使った「Google翻訳」の精度を大きく改善し、長年「実用的ではない」と言われてきた機械翻訳を日常生活では十分実用的なレベルへと引き上げました。また、同社はデータセンターにおけるサーバーなどの冷却電力を40%も削減しました。これもAIを活用して空調や窓の調節・開閉など約120の要素を制御し最適化した成果です。大手IT企業は次々と、画像認識、音声認識、翻訳といったAI機能を安価に提供し始めており、いわば「蛇口をひねればAIがすぐ使える」時代が間もなく到来します。
 このAIの進化をけん引するのが、脳の神経回路が仕組みの原点にある「ディープラーニング」という技術です。本書では、グーグルのエンジニアらへの取材に基づき、このディープラーニング技術をやさしく解説。また、将来のビジネスがどう変わるのか、グーグルのサービスや日本企業の取り組み事例から探るとともに、その未来の姿に迫ります。


序 章 ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
第1章 人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う?
第2章 ディープラーニングの仕組み
第3章 グーグルのディープラーニング活用事例
第4章 ディープラーニングで業務効率化、国内で続々始まる
第5章 データ×目的で整理し、活用の展開図を描こう
第6章 ディープラーニングが課題を解決する未来へ
グーグルクラウド・マシンラーニング・グループ研究責任者のジア・リーさんに聞く

グーグルに学ぶディープラーニングのKindle版

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