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【書評】『ディープラーニング活用の教科書』で最新事例をもとにディープラーニングをざっくり理解する


日経BP社から出ている『ディープラーニング活用の教科書』を読みました!2018年10月25日に出版された本で、ネット上では断片的にしか知ることのできない最新事例が多く掲載されている良書でした。


ディープラーニング技術を活用し、どのような事業・事例が社会実装されてきているのか多様な事例から、世間で喧伝されているディープラーニング技術の大まかな枠組みをざっくりと理解できるようになる本でした。

ディープラーニングって、囲碁の名士を打ち負かしたのにも活用されていて、大量のデータを活用して何の画像か認識するとか、話している内容を音声認識してテキストに変換するようなものでしょ?

みたいなあいまいな知識しかなかった僕ですが、この本を読んでディープラーニング技術でできることと今後どのような事例に展開されていくのかをざっくりと理解できました。


ディープラーニング技術をざっくりと理解したい方にオススメしたい本です。


読んで印象に残った点

参考になった点をまとめておきます!!


ディープラーニング技術のロードマップ

第1章で、一般社団法人 日本デイープラーニング協会の会長の松尾豊教授の資料をもとに、ディープラーニング技術がどの時期にどのような取り組みとして社会に浸透していくのかがざっくりと説明されていました。

まずディープラーニング技術は、古くは家畜飼育や植物栽培、最近ではインターネットに代表されるような社会で汎用的に利用されるようになる汎用技術なのではないかと。つまり、あらゆる分野の産業に生かされる技術であると。そして、どのような流れであらゆる産業に浸透していくのかが示されていました。

①画像認識(広告) -> ②マルチモーダルな認識(防犯、マーケティング自動化) -> ③ロボティクス(自動運転、農業自動化) -> ④インタラクティブ(介護) -> ⑤バックグランドグラウンディング(翻訳EC) -> ⑥知識獲得(秘書、教育)

という順序で社会実装されていく。そして2018年現在は①〜③の前半3つの事例はすでに社会実装されてきていて、誰でも利用できる状況になってきている。本書では①〜③の領域に関して多様な事例が紹介されていました。


今後必要な3つの能力とは?

ディープラーニングを社会実装していく上で、今後は3つのスキルが必要になると指摘されていました。

①ビジネス力...課題背景を理解してビジネス要件に落とし込む課題解決能力。
②データサイエンス力...統計学や人工知能など情報科学を理解し使うことができる力。
③データエンジニアリング力...②を活用し課題解決するサービスを開発・運用する力。


そして、たとえばエンジニアリングにおいて必要なスキルは、以下のような項目がある。

一般社団法人 日本デイープラーニング協会 JDLA Deep Learning for ENGINEER 2018


一人でこれらのスキルを3つの領域で獲得するのは難しいから、それぞれに特化したメンバーの集まったチームでこれら3つの領域を満たすことが重要だと。

たとえば、データエンジニアリングの力で画像認識の精度を90%から100%まであげるのに10年かかるのであれば、ビジネス力を生かして現状の10%の誤差を人間を介在させた業務フローで埋めることはできないか?と考えることが必要になってくる。


人によって好き嫌い・得意不得意はあると思うので、どこかに特化して伸ばしていこうという方針はいいなと。自分自身は事業数値を見てたり、技術を活用して現場の問題をどうやって解決するか?を考えるのが好きなので、ビジネス力やデータサイエンス力を伸ばしていくのがいいのかな( ・v・)/


ここまで紹介してきた文脈で、どのような事例が最近出てきているのか。Amazon GOの事例やLINEのClova、メルカリの画像認識による商品出品の簡素化など、その仕組みや開発・運用における気づきや課題がまとめられていて、読んでいて発見の多い書でした。


まとめ

以上、『ディープラーニング活用の教科書』の書評でした!

「ディープラーニングってよくわからんけどすごそう。」と思っている方にぜひ読んでみてほしいです。最新事例を知ることで、ちょっとだけ技術の輪郭が見えてくるようになるはずです。


ディープラーニング活用の教科書
日経BP社 (出版)
2018-10-25 (発売日)
¥ 1,944より 2 新書の出品中
¥ 1,600より 5 中古品の出品中
*価格と出品数は2018年11月3日時点のもの


では!