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ディープラーニングの勉強法3ステップ〜CNN編〜

こんにちは!あおいです!今日はCNNの勉強法3ステップを紹介したいと思います。

ディープラーニングは大まかに分けてCNNとRNNの2つに分けられますが、今回はCNNの勉強法について書いて行きます。

RNN編はこちらから!

ちなみに、CNNは、
・主に画像認識で使われる
・文字や時系列データに対しても使われる事がある

といった感じで色々な所で使われています。

私は時系列データの解析でこの記事を書いている現在もCNNを使っています!
CNNを使うと決まった時、どう勉強すれば良いのかよくわからず、とりあえず本を読んで見たりしたのですが、中々理解ができず苦戦しました。

なので、その失敗を踏まえて構築的な勉強法を考えたので、以下にシェアします。

ステップ1:UdemyでCNNの概要を抑える

まずはUdemyでCNNの講座を受講して見ましょう。Udemyからオススメの講座を探して見ましょう。

私のオススメは、【画像判定AI自作にチャレンジ!】TensorFlow・Keras・Python・Flaskで作る機械学習アプリ開発入門 です。私も実際に購入したのですが、質問するとすぐに返信が返ってきたりとアフターサポートも充実している神講座でした。

畳み込み・プーリング・ストライド・パディングという概念に注目して、そこを重点的に理解する様にして下さい!

ステップ2:本で詳細を勉強する

次に本で詳細を勉強して見ましょう。ゼロから作るDeep Learning(オライリージャパン)とTensorFlowではじめるDeepLearning実装入門(インプレス)がオススメです!

上記の本のオススメポイントは、
・難解な概念も分かりやすく解説している
・範囲を広く網羅している
・サンプルコードが付いていて、概念の理解をコードを読む事でも出来る

という点です。

ステップ3:自分でオリジナルのCNNを使って見よう

最後に、自分でオリジナルのCNNを作って見ましょう!動物の画像分類器でも良いですし、時系列データをCNNで分類するのでも良いです。

自分の興味のあるデータで学習を兼ねてCNNを作って見ましょう。

やはり、実際に作ってみる事と今までのインプットがとても定着します。

まとめ

以上がCNNを学ぶ3ステップです。皆さんもぜひCNNをモノにして、実務に活かしましょう!

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