深層学習: Deep Learning の感想

※サンプル画像 クリックで拡大します

2015年4月に発売した「深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」に続く二冊目の深層学習本。
内容としては人工知能学会誌で2013-14年に連載されていた全7回の深層学習の解説記事を
大幅に加筆修正したものとなっている。
Batch NormalizationやDistillation, Adamなど、ここ1, 2年で出た技術も当たり前のように載っていて
この分野を研究している人にとってはサーベイの時間を短縮できてかなり有益な本だろう。
タイトルは同じだがMLP本とは体感7割ぐらいは内容が異なっており、
特に画像認識, 音声認識, 自然言語処理の各タスクへの応用はMLP本ではあまり取り上げられてなかったこともあって
MLP本をすでに持っている人も買って損することは全くない内容となっている。
またCNNやLSTM, Word Embeddingなどの各タスクにおける最新のトレンドもバッチリ押さえられている。

ただどちらも内容の難易度は少し高めで、またビジネスへの応用が書いてあるわけでもないので
「ディープラーニングって最近よく聞くけど何がすごいの？」
というような疑問を持つ一般人や分野外の人には向いてないだろう。
あくまでこの分野を研究している人向けの本である。
それにしても海外においてDeep Learningに関する本が現状ほとんど出ていない中で
このような深層学習の本が日本から二冊も出るのは驚嘆に値するし、
今後の日本における人工知能技術の発展にかなり寄与するのではないかと思う。