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このブログは、東京で働いているデジタル系起業家・元戦略コンサルが、調べてみてわかったことなどを30分で記事としてアウトプットしてる備忘録です。

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文系のための人工知能入門 〜進化計算と深層学習 -創発する知能

最近、自分で人工知能を実装するために、数式がたくさん書いてある機械学習のテキストを呼んだり、統計学の参考書を呼んだりしています。
でも、数式ばかりを見ていると、実力不足なこともあり、「なんで、この数式を追ってたんだっけ?」というような気持ちになることもあります。

今日の本 

進化計算と深層学習 -創発する知能―

進化計算と深層学習 -創発する知能―

 

そんなときに出会った本が、「進化計算と深層学習−創発する知能−」です。
この本では、最近の機械学習のハイライトともいうべき、「進化計算(レボリューショナリーコンピューティング)」と「深層学習(ディープラーニング)」を難しい数式をほとんど使わずに読むことができます。

理系のバックグラウンドがあるからは、すいすい読むことができ、内容を理解することができると思います。反対に、数学の知識がない、文系の方が「機械学習を勉強したいけど、なにから勉強したらいいかな?」と思った時の1冊の本として、ぴったりの本だと思います。

今日の人工知能を捉える上で

今日世の中で言われている人工知能、すなわち、機械学習はおおざっぱに、

  1. 教師なし学習
  2. 教師あり学習
  3. 強化学習

の3つが大きな考え方の基礎であり、世の中に出ている人工知能は、この考え方にいろんなオリジナリティを付与したものと言えると思います。

その中でも、特に注目されているのは、この本で取り上げられている、「進化計算」と「深層学習」です。

機械が入力に応じて、自律的に最適な出力ができるようになるために、取られている考え方である。今の自分の理解では、この2つは広義の強化学習に当てはまると考えている。

今は、GitHub上でも「進化計算」や「深層学習」のライブラリはいっぱい存在をしているので、なんとなくデータを通してみたら、それなりのアウトプットが出てくるが、どうしてそのアウトプットになったのかは理解できない。

いきなり数式がたくさん書いてる機械学習のテキストを理解することができればいいけど、なかなかすぐに理解できないので、この1冊できちんと概念を理解することで、次に進んでいけると考えてる。

まとめ

まだまだ自分の理解も進んでいないので、この本に時々戻りながら、機械学習に関する理解を深めていきたいと考える。

ではでは。