ディープラーニングの基礎から実装へ」について紹介します。研究職の筆者は、これまで多数の機械学習・ディープラーニング関連書籍を使って学んできました。他の書籍との比較もしつつ、実際に本書を読んだ感想を交えながら「どんなことが学べるのか?」「どんな人におすすめの書籍か?」について紹介していきます。4【PyTorch実践入門】で学べる内容この参考書は3部構成で、各部で学べる内容は以下の通りです。本番環境にモデルをデプロイする方法(紹介書籍目次より)第1部ではディープラーニングにおいて基本的な分類問題を扱います。PyTorchのAPI(関数やクラス)の使い方について学びつつ、テンソルや畳み込み、バックプロパゲーションといったディープラーニングにおける基礎的な概念について学ぶことができます。第1部だけでもページ数は280ページに及び、ディープラーニング・PyTorchの基本についてしっかり学ぶことができます。第2部ではより実践的な内容に踏み込んでいきます。「肺がんの自動検出ソリューションの構築」を目標として、実践的なプロジェクトへのアプローチの仕方について学ぶことができます。第3部では、構築したPyTorchをWebサービスやスマートフォンにデプロイ(リリースやインストール)する方法まで学習することができます。非常に盛りだくさんな内容で、ちゃんと身に着けられるか心配になる方もいるかもしれませんが、そんな方は第1部だけでも十分勉強になるかと思います。実際、本書の翻訳者である小川雄太郎氏も「第2部は少し修練を積んでから読み直す」ことを推奨しています(参考:slideshare「機械学習・ディープラーニング、ITの実装スキル学ぶ方法(と私の場合)」)。入門者のうちは第1部に集中するのもアリなのではないかと思います。【PyTorch実践入門】はこんな人におすすめ!この書籍は次のような方におすすめです。PyTorchの基礎について学びたい上述のように、第1部でしっかりPyTorchの基礎を学ぶことができます。機械学習・ディープラーニングについて基礎的な理解のある人にとっても、「PyTorchでどのように実装するか」を一通り学ぶことができます。式を使った理論的な説明は少し苦手...「ゼロからつくるディープラーニング」(後述)のような他のディープラーニング実装関連書籍に比べると、かなり式を使った説明が少ない印象です。「ディープラーニングを理解しゼロから実装できるようになる」というよりは、「PyTorchを使ってディープラーニングを活用できるようになる」ことに重きを置いているからではないかと思います。実践的なスキルまで身につけたいディープラーニングの基礎については学習済みで、「ディープラーニングをどのように実用に活かすのか?」というところまで学びたい方にとっても、本書は良い参考書となるでしょう。そんな方は第2部、第3部を中心に本書を活用することをおすすめします。【Python実践入門】の良いところ数あるディープラーニング関連書籍の中でも、PyTorchの基礎的な使い方・実践的な活用について網羅的に学習できる点が本書の特徴です。具体的に、特に良かったポイントを挙げていきます。第1部は基本的にハイエンドGPUなしで学習できるディープラーニング入門者にとって気になるポイントの1つが、実行環境ではないかと思います。これから学び始めようという段階で、いきなりハイエンドなGPU搭載マシンを購入するのは難しい場合が多いでしょう。その点、本書の第1部はほぼすべてのコードをノートPCで十分実行可能です。Colab」のような環境も使用できますが、手元のPCでサッと試せるのはありがたいですよね。基礎事項の解説前にPyTorchのディープラーニングを実装なしで体感できる基礎について学ぶだけじゃつまらなそう...という方も心配ご無用。本書冒頭で、学習済みモデルを使ったディープラーニングネットワークを実行しつつ、PyTorchモデルがどのように動作するか体験することができます。画像認識や画像生成、テキスト生成モデルといった幅広い分野へのディープラーニングの応用を実感できるでしょう。これから学ぶ内容を使ってできるようになることを、自分でモデルを構築せずに先取りして体験することができるのは本書の特徴です。比較的最近出版された書籍で、バージョン違いのエラーに悩まされない本書の原著は2020年8月に初版が発行されました。翻訳版である本書の発行は2021年1月であり、最新の実行環境を想定して記述されています。余談ですが、他のフレームワークであるTensorFlowは1.xから2.xへのアップデートで大幅に仕様が変更された部分があり、書籍を使ったプログラミング学習においては発行時期に注意が必要だったりします。Notebook形式のサンプルコードを使って本書に記載のコードを実行することができます。学び方は人それぞれですが、写経によって身につくこともあるので、サンプルコードの使用は自分で本書を読みながら書いたコードにエラーが起きたときなどの確認用とするのがおすすめです。数ある機械学習本・ディープラーニング関連書籍の中と比較して、本書の特徴的な点をピックアップしていきます。PyTorchライブラリを使いこなすことにフォーカスした解説書であるTensorFlow等他のフレームワークを使用したい方は別の書籍などで学習しましょう「PyTorchを使うためのディープラーニングの基礎」については解説されているため事前知識は不要ですが、「ディープラーニングそのもの」についてしっかり学びたい方は、別途平行して学習すると良いでしょう。はじめに学習済みモデルを使ってPyTorchを使ってできることを体験できるまずは初歩的な知識から解説していく書籍に退屈さを感じてしまう方には特におすすめです。RNN(リカレントニューラルネットワーク)に関しての解説はほぼなし取り上げるトピックの内容(画像分類・認識)から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)をベースとした実装がほとんどです。RNNもディープラーニング初心者が学んでおきたい基礎事項ですので、別途学習しましょう。「自分が学びたいトピックと少し違いそう...」「さらに深く勉強したい」と感じた方へのおすすめ書籍は以下の通りです。参考にしてみてください。Learning」の続編。引き続き「ゼロから」ディープラーニングを実装する。【カンペ?丸暗記?】初心者注意!国際学会発表でやってはいけないこと今回は、初心者がやりがちな、国際学会発表でやってはいけないことと、その対策について紹介していきます。今回は研究職がつらいのか?という疑問について、現役研究職の視点から、その実態を踏まえて回答していきたいと思います。研究職が激務ではない理由や研究職を志望する人が知っておきたい注意点、研究職に向いている人の特徴についても解説しているので、ぜひ最後までご覧ください。けの電気回路のおすすめ参考書(大学以降レベル)を紹介していきます。私が電気回路を学び始めた当初、ちょうどよいレベルの参考書探しに苦労しました。今回は、長年MATLABを愛用する筆者がおすすめするMATLAB参考書4選を、各書籍の特徴とともに紹介していきます。機械学習・ディープラーニングに対応した最新書籍についても紹介していますので、ぜひ手に取る際の参考にしてみてください。研究サバティカルリーブって何?【大学教員が研究するための休暇】サバティカルリーブは、サバティカル休暇やサバティカル研修とも呼ばれます。一定の年数勤務した大学教員が本来の職務から離れて数ヶ月〜1年間ほど国内外の研究機関で研究活動に従事するもので、欧米では比較的一般的な制度です。現在では、大学のみならず一般企業にも類似の制度を導入する例があるようです。キャリアパスとは?本記事では、企業研究者の将来にはどのようなキャリアパスが考えられるのか?そして、自身が思い描くキャリアパスを実現するためにはどのような準備・心構えが必要になるのか解説していきます。3Dプリンター関連メーカーに勤務。3Dプリンターに関する特許の出願経験も。現在は独立し、家庭用3Dプリンター選びに悩む人が「自分で、自由に」選ぶための比較情報の発信・ツールの提供を行っている。著名3Dプリンターブランドのサポート業務経験や、映像制作メディアVook様でBlenderに関する記事執筆経験も。