60 分でわかる! ディープラーニング最前線

ディープラーニングでビジネスの現場はどう変わるのか? これだけは知っておきたい基本がわかる! 最新のビジネス活用事例を徹底解説! 注目企業リスト付き。

『60 分でわかる! ディープラーニング最前線』 (ディープラーニング研究会 著、関根嵩之 監修、技術評論社、2018 年 11 月刊) は、IT 技術のしくみを解説する 60 分でわかるシリーズのうち、ディープラーニングを主題にした入門書です。版元は、ビジネスパーソンから技術に興味のある人までを読者に想定し、ディープラーニングの基礎から、ビジネスに活用するうえで参考となる知識までを扱う本と案内しています。監修の関根嵩之は、版元の書籍ページで株式会社リクルートの所属と記されています。

全 5 章 69 項目、基本と仕組みから未来まで

本文は 001 から 069 までの通し番号の項目を 5 つの章に収めています。Chapter1「今からおさえておきたい! ディープラーニングの基本」は、ディープラーニングとは何か、できることから入り、AlphaGo、第三次 AI ブーム、Siri の発音、Google 翻訳、自動返信、AI 女子高生「りんな」、自動運転の話題を取り上げます。Chapter2「そうだったのか! ディープラーニングの仕組み」は、機械の学習の仕方、機械学習との違い、教師あり学習と教師なし学習、ニューラルネットワーク、数学知識、学習不足と過学習、畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、画像の認識と生成、音声、ビッグデータとマイニング、得意分野と不得意分野、クラウド、ハードウェア、GPU と TPU までを扱います。Chapter3「これでわかった! ディープラーニング開発の第一歩」は、導入の手順、データが集められない場合、必要な人材と組織体制、クラウドサービスと API、フレームワーク、使われるプログラミング言語と Python、オープンなデータセット、アウトソーシング、ワークステーションと企業のハードウェアへ進みます。Chapter4「次世代ビジネスを左右する! ディープラーニングの応用例」は、AI による人生指南書の執筆から、クリーニング店の無人店舗化、デザインの類似の判定、過疎地のロボットシャトル、ミラーの無い車、画像診断支援、道路下の空洞の検知、RPA との関係、AI 市場、最先端の研究成果までの事例を並べます。最後の Chapter5「これからどうなる? ディープラーニングの未来」は、スポーツの判定、教育、投資、仕事への影響、セキュリティ対策、悪用、事故の責任、シンギュラリティと 2045 年問題を論点として扱います。Chapter1 から Chapter4 には章ごとにコラムが 1 本ずつ付き、巻末には「ディープラーニングって何だろう」と題した項が置かれています。

多層のニューラルネットワークと GPU、TPU

ディープラーニング は、入力から出力までの間に多くの層を重ねた ニューラルネットワーク で、データの特徴を層ごとに段階的に取り出しながら学習する手法です。従来の機械学習では、画像のどこに注目するかといった特徴を人が設計していましたが、層を深くしたネットワークは大量のデータからその特徴自体を学び取ります。画像の分野で中心になったのが畳み込みニューラルネットワークで、小さな窓を画像の上で滑らせて輪郭や模様を拾い、層を進むごとに部品から物体へと抽象度を上げていきます。学習用のデータにだけ過度に合わせ込み、新しいデータで精度が落ちる状態が過学習です。学習の中身は、膨大な数の掛け算と足し算を並べた行列の計算の繰り返しです。画像の描画のために多数の演算器を並列に動かす GPU はこの計算と相性が良く、学習にかかる時間を大きく縮めました。TPU は Google が開発した、ニューラルネットワークの計算に特化した専用の集積回路です。本書では、Chapter2 が GPU の性能と TPU を、Chapter3 がクラウドサービスの長所と短所やワークステーションを取り上げ、計算資源をどこで確保するかを導入の検討項目として扱っています。

版元の紹介文の案内と目次の構成

版元が勧める読者は、ディープラーニングの概要が知りたいビジネスパーソンです。目次にプログラムの書き方やモデルの作り方を順に追う章はありません。ディープラーニングの本の選び方は ディープラーニング本の選び方 にまとめています。本書は、ディープラーニングの基本と仕組み、開発と導入の第一歩、応用例、これからの論点を、全 5 章の 69 項目とコラムに収めています。