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書評「RとKerasによるディープラーニング」

書評「RとKerasによるディープラーニング」

確かに「Pythonを使ったほうが良い!」という反論は考えられる(ミニコンダを導入することを必要とするあたり…)。でもまぁ、マーケッター寄りのしがないR使いのあたしにとって重要なのはコンセプトを得ることや。ここ二日間かかってソースコードを読んで問題点を把握していたが、やはり収穫はでかいものがある。あとはアルゴリズムの勉強をする必要が、あたしには”ある”。

コードは難解で、ある程度Rが使える自分ではかなり躊躇してしまうレベル。だが、シミュレーションしてみるといろいろと与えらえる視野が多くあり、見識が広がるのは間違いない。本書はRによる生成的学習という分野において、一番有名な書であることに間違いない(そもそも、和書でこのタイプの書物は記事も含めて極めて少ないのだ!)。

おそらくarXivに掲載されているプログラムなどはコンピューター向けの基礎研究が主であり、この書はマーケッター系のR使いと、それらとの橋渡し役になってくれる書物でもある。コンピューター向けの基礎研究と併せて、応用側面にRを活かそうというかたにとっては、本書は有益だろう。ちょっと内容を俯瞰してみようか…抑えるべきところは4点に大別できる。

・まず、機械学習を帰結点として深層学習やニューラルネットワークの基礎知識がかなり手に入る(あまり数式を使わないで進むことができるのは良い点)。

ここまでで第4章。

・次に生成的ディープラーニングに至るまでに緻密なコンピュータービジョンの理論が与えられ…

・実際に活性化していく様子を、コンピュータービジョン向けの画像生成で、観察ができる。

・次にほぼほぼ同様の理論に沿って、LSTMによる英文テキスト生成に至るまで、そのシーケンスの理論と実践を学べる。

ここまでで第8章。最後9章に、

・『まとめと展望』として結論が述べられる。

という順序である。この内容はPython向けに作られた上述の親役の別書のものとほぼ同等であり、はっきり言ってR向けにソースコードが置き換わっているだけである(出版社も変わってるけど、ライセンスはGithubで管理されたMITライセンスっぽいので、かなり柔軟に使える)。付録として、GPU環境における並列処理をミニスパコンlikeでUbuntu環境か、AWS上で整える手法がふたつとも掲載されている。

あたしとしては、kerasがうまく認識してくれないところだけでも躓いた。かなり時間を要したが、仮想化環境をVMwareでUbuntu ISOから作り出し、そこでRおよびRStudioをインストールすることでこれをうまく克服できた。その過程において、Pythonのほうの上述の書も(安くはなかったが)使ったので、カネがもったいないとはまったく思っていない。そして、本来の目的でもある、GPUによる処理に引き続き挑戦してみるつもりである。ついでに言っておくと、メモリの確保問題はVMwareの設定で簡単に乗り切れた(この時期にメモリ増設しておいて正解だった)。

繰り返すが、基礎研究において参考になると思われる書でありながら、技術応用側面の観点からも読んでおきたい書である(しつこいようだが、Python使いは文句なくRのほうではなくPythonのほうを買ってほしい)。

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