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ディープラーニングを使うにはどこから始めればいいの?

事前に何を知っているかによって、どこから始めればいいかは異なります。

ディープラーニングを理解し、応用する前に知っておく必要があるのは、線形代数、微積分、統計学、プログラミング、および一部の機械学習についての知識です。

Deeplearning4jを使用する場合は、Javaに精通しており、IntellijなどのツールやMavenのような自動ビルドツールなどをよく知っている必要があります。

以下はリソースの一覧です。セクションは必要となる順序にしたがって並べれられています。

機械学習、ディープラーニングの無料オンラインコース

数学

プログラミング

プログラミングを知らない方は、Javaから始めるのもいいですが、それより簡単な言語もあります。PythonやRubyのリソースは、より迅速なフィードバック・ループで基本的なアイデアを伝えてくれます。

Javaでなくディープラーニングに直接進みたい方は、Theanoや、その上に構築されたKerasLasagneなどの様々なパイソンのフレームワークがおすすめです。

Java

プログラミングの基礎を学んだ後は、世界で最も広く普及したプログラミング言語Java、そしてHadoopの言語を学習するのがいいでしょう。

Deeplearning4j

上記のセクションを終えたら、次はexamplesを使ってDeeplearning4jに着手するといいでしょう。

クイックスタートガイドの手順を終え、APIを理解すれば、フルインストールの準備は終了です。

その他のリソース

我々が知っているディープラーニングの情報のほとんどは学術論文に含まれています。それらのリンクはこちらをご覧ください。

個々のコースでは教えられることが限られていますが、インターネットではその限界がありません。ほとんどの数学やプログラミングの疑問はGoogle検索やStackoverflowMath Stackexchangeのサイトを検索すると回答が得られます。

DL4Jの初心者ガイド

Chris Nicholson

Chris Nicholson is the CEO of Skymind and co-creator of Deeplearning4j. In a prior life, Chris spent a decade reporting on tech and finance for The New York Times, Businessweek and Bloomberg, among others.

A bi-weekly digest of AI use cases in the news.