【これならわかる深層学習入門】を読み始めます
記念すべき第一冊目。
機械学習の本といえば、講談社の機械学習プロフェッショナルシリーズ(MLP)が有名ですが、そのシリーズの入門書的な位置づけとして、新しく機械学習スタートアップシリーズ(MLS)というものが最近発売されました。
その中の一冊で、瀧雅人先生の【これならわかる深層学習入門】
という本をこれから読んできます。
普段は私は、数学を大人に教える仕事をしているのですが、この本を講義してほしいというご依頼がありまして、それで勉強も兼ねてメモをつけてみようと思った次第です。
まえがきの情報によると、著者の瀧雅人先生のご専門は、実は素粒子・超弦理論らしい！！！のですが、個人的に深層学習(ディープラーニング)について勉強され、この本の出版に至ったとのことでした。個人的に蓄えていた勉強ノート(これとかがそうなのかも)がこの本の出版の土台となっているそうです。
深層学習の本といえば先に述べた、MLPシリーズの岡谷貴之先生の【深層学習】や、WEB上に公開されているIan Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courvilleの【Deep Learning】(東大の松尾豊先生のゼミが中心となった翻訳も公開されています。)が非常に有名ですが、この2つは機械学習について全然知らない人が読める本ではないと個人的には思うので(【Deep Learning】はかなり丁寧に書かれているんですが、いかんせん厚いんですよね)、その2つの本の前に読む本として推薦できるものがあればと常々思っていました。そういった期待を込めて読んでみようと思います。
