ディープラーニングで深みに潜った末に

必要に迫られている訳ではないですが、必要に迫られる前にある程度の知識を得ておこうと思い立ちまして、機械学習とかディープラーニングと言われる分野をgoogle先生の力を借りて彷徨っております。

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まあ、・・・分かりませんわな。

パーセプトロン、とか言われて分かります？
勾配降下法はどうですか？
畳み込みニューラルネットワークやプーリング層はどうでしょう。

ディープラーニングって、ディープにラーニングしないと何も見えてこないよ、という意味だったことが初めに分かりましたとさ。

ちょっと彷徨っただけで、ものすごくアカデミックな営みが累々と築いてきた文献の洪水に溺れてしまったので、この辺りはサッと読み飛ばすことに決めてしまいました。
体系的に説明してくれる本が出てくるのを待ちます。
逆に今、分かりやすい本を書けばかなり売れると思いますが、どなたかいかがでしょうか。

そんなこんなである程度の前提知識が無いとそもそも理解が進まない事が分かったところで、今回のお勉強はしばし休憩なのですが、いくつかのことが分かりました。

ディープラーニングにはマシンパワーがかなり必要。
普通のCPUで学習すると何日もCPU使用率100%が続くので、
GPUコンピューティングが主流になっているみたい。
caffeやJubatus、Chainerなどフレームワークも出てきている。
そしてそれらを私はちっとも理解していない。・・・さびしい。

さわり程度のお勉強ですが、これからの未来を考えるとSF映画の様な世界が現実的になる気がします。

たとえば・・・
学校の成績を学習させて、もっともマッチした職業を推薦する。
営業活動を学習させて、受注確度の高いお客様先に近日中に伺うように営業担当へ指示する。
今まで食べたものを学習させて今日家族が食べたいであろうメニューを選ぶ。
行動履歴を学習させて、何も指示しなくても座った途端に行きたい場所へ勝手に連れていってくれる車ができる。
優秀な頭脳と化したモデルがクラウド上で1秒何円で利用できるようになる。
優秀なモデルそのもの、または優秀なモデルを生み出せるエンジニアが高額でやりとりされる。

もっと突拍子もないような事も思いつきましたがこんなところにしておきましょう。

日本とアメリカのAmazonでディープラーニングについて検索してみると分かりますが、表示数が日本40に対してアメリカでは150表示されます。
日本も懸命に追随していかないと気付いた頃にはもう遅い、ということになりかねません。
皆さん、どんどん勉強しましょう。(野)

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