ディープラーニングの勉強手順・必要な知識は？おすすめの書籍も紹介

機械学習とは、コンピューターがデータを学習することで、何らかの結果を導き出す方法です。たとえば、将来の予測を立てたり、情報を分類したりできます。また、一定の作業を自動化することも可能です。​

​ディープラーニングは機械学習の一種であり、従来の技術をさらに発展させたものです。ディープラーニングは人間がサポートしなくても、データに含まれるそれぞれの特徴を段階的的に自動で学習していきます。

ディープラーニングを行う際は、ライブラリとよばれるツールを使うのが一般的です。ライブラリを使いこなすには、プログラミングの知識が必要となります。プログラミング言語にはさまざまな種類がありますが、ディープラーニングを行うならPythonを利用することが多いです。少なくとも、スムーズにPythonの読み書きができるレベルを目指す必要があります。​

数学について、同上微分、線形代数、統計をはじめとする幅広い知識が必要です。ディープラーニングでは自動的にさまざまな計算を行い、結論を導き出します。よって、ディープラーニングの仕組みを理解するには、数学の知識が必要不可欠です。ただし、そこまで高度な知識は必要なく、高校レベルの内容を理解できていれば問題ありません。​

ディープラーニングではデータベースを操作するので、R言語やSQLの知識も必要です。さらに、分析の過程でコンピューターに正しくデータを学習させるためには、データモデリングの知識も身につけておくべきです。たとえば、データの相関や解析など、それぞれの過程についてきちんと理解しておく必要があります。

ディープラーニングは機械学習の一種であるため、機械学習全般に関する基礎知識も身につけておくと安心です。機械学習の概要やプログラミングによる実装方法など、基本的な内容について理解しておきましょう。それぞれのアルゴリズムのおおまかな違いを把握するのも重要です。

ディープラーニングに関する書籍や論文は、英語で書かれている場合が多いです。また、基本的に、プログラミングは英語が基本となっています。ネイティブレベルの完璧な英語力が必要なわけではないですが、英語のテキストを抵抗なく読めるレベルであればスムーズに作業できるでしょう。

最初に、取り組みたいプロジェクトや目的を具体的に決めましょう。なぜなら、ゴールがないと途中で勉強に挫折する恐れがあるからです。具体的なイメージができている人ほど、スムーズに学習を進められる可能性が高いでしょう。​

プロジェクトや目的のためにどのような知識が必要か把握することも大切です。重要度や内容の関連性を考慮して勉強する順番を整理すれば、無駄なく効率的に学習を進められます。

ディープラーニングについて初心者向けに解説された書籍が多くあるので、まずはそれらを読んでみましょう。Webサイト上で利用できるオンラインコースを活用するのもおすすめです。無料で視聴できる動画コンテンツもあります。『Deep Learning入門』は、ソニーがこれからディープラニングを学ぶ人に向けて、基礎とポイント分かりやすく解説しているYouTube動画です。役に立ちますのでぜひ視聴してみてください。​

ディープラーニングを学ぶ場合、扱う内容によっても必要なスキルは異なります。たとえば、テキスト、画像、時系列、表データなど、ディープラーニングではさまざまなデータを扱うことができます。どのデータを扱う際にも必ず必要な基礎知識に加え、自分自身が取り扱うデータの種類に応じたスキルを学びましょう。​

基本的な内容を理解すれば、実際にディープラーニングを扱えるようになります。しかし、プロジェクトを進めるなかでは、不足している知識があることに気づく場面もあるでしょう。その場合、プロジェクトに取り組みつつ、同時並行で必要な知識を学ぶ必要があります。​

ディープラーニングの代表的な研究者である著者が、人工知能の基本を解説しています。人工知能とは何かを明らかにするため、知能や人間の定義にも触れているのが特徴的です。エンジニアやプログラマーだけでなく、専門知識がほとんどない人でも読みやすく解説されています。 1 冊読めば、ディープラーニングの全体像を網羅することが可能です。​

G検定とは、ディープラーニングをビジネスに活かす知識を問う試験です。一般社団法人日本ディープラーニング協会が監修する公式テキストであり、ディープラーニングに関する幅広い知識を扱っています。特に、自社の事業にディープラーニングを取り入れたいと考えている人向けの内容です。練習問題もついているので、読みながら試験対策ができます。​

深層学習（ディープラーニング）の教科書として世界的に有名な書籍です。ディープラーニングを席巻する複数の研究者が執筆しています。ディープラーニングを理解するために必要な数学の知識から、ニューラルネットワークの具体的な仕組みまで網羅しています。ディープラーニングについて基礎から徹底的に学びたい人におすすめです。

ディープラーニングの理論について、カラーのイラストでわかりやすくまとめられた入門書です。ニューラルネットワークの基本やツールの詳しい使い方も紹介しています。以前出版された内容に 50 ページ以上が加筆されており、リカレントニューラルネットワーク、GAN、深層強化学習の章が新たに設けられました。ツールに関する最新情報も掲載しています。​

Python 3 について初めて学ぶ人向けで、実際にコードの読み書きをしながら学べる書籍です。538 本のサンプルコードと 154 本のPythonファイルが用意されています。Python 3 を利用するための環境を構築するところから確認でき、基本構文を学んだうえで応用できるようになっています。最終的には、機械学習のプログラミングへの挑戦も可能です。​

Pythonによるプログラミングを中心とし、プログラミング全般に関する知識を紹介しています。独学でプログラミングを身につけた著者ならではの視点で、基本から仕事への活かし方までを紹介しています。チャレンジ問題も掲載されているので、単に読むだけでなく実践的に学習を進められます。​

機械学習に必要な数学の知識を基礎から丁寧に解説しています。問題に対して概念的な解決策を示してから数式で表現しているので、数学が苦手な人でも読み進めやすいでしょう。理解しにくい部分に重点を置いて解説しており、高校で習った数学を忘れている人でもしっかり理解できる内容になっています。​

​ディープラーニングのオンライン学習サービス「Aidemy」の代表者が、数学の基本的な知識を説明しています。ゼロから解説しているので、数学の知識に自信がない人でも安心して勉強できます。人工知能のアルゴリズムとともに数式の意味を理解することが可能です。ディープラーニングの代表的な研究者も推薦しています。​

Python 3 を使ってディープラーニングを作るための知識を網羅しています。ニューラルネットワークの基礎はもちろん、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどについても解説しています。ディープラーニングを扱ううえで疑問をもちやすい部分もピックアップしているので、知識を深めながら技術を身につけることができるでしょう。

PythonのライブラリであるKerasの開発者が執筆しており、主にKerasを利用したディープラーニングの開発について解説されています。数学による説明をなるべく避け、コードを使って概念を示しながら解説しているのが特徴的です。より多くの人がディープラーニングを活用できるために実践的な内容をわかりやすくまとめています。