最近、本を読んだ。本を読んだと言っていいかはちょっと疑問だけど、とりあえず本に記述されている文字列を追いかけた。
これ。ディープラーニングをpythonでやってみようという趣旨の本。まあディープラーニングをpython上で実行するだけならGoogleやFacebookがかなりちゃんとしたチュートリアルを公開していてそれを追いかけるだけで十分だったりして以前に実際にやってみたりもしたのだけど、1回くらいは日本語の書籍で勉強してみるかと思ってこの本を読んで一通り試してみた。
まあ読む必要はなかったかなという感想。本の内容が悪いと言っているわけではなく、対象の読者層として僕が適していなかったっぽい。いや、内容も悪いかもしれない。基本的に冗長すぎるくらいに説明が細かくて長いわりにわかりにくい箇所が多い。初学者向けにしてももっと良い書き方があると思う。こういうプログラミング関係の話はQiitaとかでテキトーに検索して出てきた記事を読むほうがためになると思う。良い時代だ。まあQiitaはどこの馬の骨ともわからない人が書いていて信用できない記事もあるので、正誤の判断が難しかったりそういうのを避けたかったりする場合にはこういう書籍を軸にして勉強するのはアリな気もする。まあその場合でもこの本は勧めないけど。そもそも書籍化されているものが全て信用できるという考えも間違っているが……
今はこれを読んでいるけど、こちらは良い本だと思う。ディープラーニングの一部の手法に絞った解説書。丁寧に書かれている印象。この分野にはわりと興味があってインターネット上でも調べていたけど、日本語でここまでまとまって丁寧に解説されているのはかなり貴重に感じる。ちなみにこの本ではPyTorchという機械学習ライブラリーを使っている一方で、上で紹介した本はTensorFlow (Keras) という別のライブラリーを使っていて、これらには互換性がない。片方のライブラリーでしか開発されていない手法とかもあるので、どんな手法でも取り入れようとしたら両方勉強しないといけない。メンドくさ～い。
こういう手法を研究に適用できたらいいなという気持ちはあるけど、勉強するモチベーションはまた完全に別のところにあって、Twitterにアップする面白い画像を作りたいなあというのが勉強の原動力になっている。研究はTwitterの絞りカスからできている。国はTwitterに面白い画像をアップする事業にもっと補助金を出すべきだと思います。
