コンピューティングのGPGPUの仕組みには興味あって、CUDAとかはチョイチョイ触っていたのですが、昨今、流行りの、カメラ＋深層学習にはどうも興味が湧かなくて静観していました。

が、お仕事でJetson NanoとかCoral DevBoardとかを扱わなければならず、「深層学習マルデワカリマセン」では通用しないので、、、みなさんに追いつけるよう、機械学習と深層学習をちびちびとやり始めました。

しかし、マジ辛い。

深層学習の参考書を読み漁ってみると、パーセプトロンから始まって、多層、活性化関数、出力層と、、、聞きなれない用語と数式が多数。数学はわりと好きな方なのですが、用語が多いのは辛い。選んだ本が悪いのか（ｵｲｵｲ）と思い、他の参考書も見てみるが、どれもこれもだいたい似たような感じ。（ｵｲｵｲｵｲ）

が、最近手に取った「RとKerasによるディープラーニング」が、俺が求めていたのはまさにこれだーーーーー！！！だったので、ブログ書くことにしました。

本書の内容

本書のすばらしいところ

まずはサンプルコードでサッと動かしてから、より詳細を解説するスタイル。

過去から現代へ、積み上げたものを解説していくのではなく、まずはKerasで動かしてから、その章で注視する部分だけを詳細に説明しています。

一般的に疑問に思うであろう部分から章立てされていて、巧妙に組み立てられている感じ。

前半の章は、数学の基礎知識がない人を尻込みさせないように数学記号は使わず、過度に専門的にならずに概念を直感的に理解できるように書かれています。

1/3ほど読み進めると、「ここ疑問でしたよね？こうなっている理由は、、、」という流れに変わってきますが、この疑問点が共感できます。（個人差があるとは思います）

たとえば、

など。

深層学習の学習範囲は、さまざまあると思いますが、

どれに取り組むにしても、一度、この本を通読することを強くオススメします。