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ディープラーニングの勉強法3ステップ〜RNN・LSTM編〜

こんばんは!あおいです。
今日は、RNN・LSTMの勉強法について解説します。

RNN・LSTMはチャットボットや時系列データの解析に使われています。

私もチャットボットの開発を行った時にLSTMを使い、その時に勉強しました。

以下に効率的にRNN・LSTMを学べる3ステップを書きました。

ちなみに、CNN編はこちらから!
基本的な流れはCNN編と同じなのですが、紹介している動画や本は違うので、要チェックです。

ステップ1:UdemyでRNN・LSTMの概要を抑える

まずはUdemyでRNN・LSTMの講座を受講して見ましょう。オススメの講座は、【TensorFlow・Keras・Python3で学ぶ】時系列データ処理入門 です。

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 ❷ ―自然言語処理編 (オライリージャパン)と詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理(マイナビ出版)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

と言う点です。

ステップ3:自分でオリジナルのRNN・LSTMを作って見よう

最後に、自分でオリジナルのRNN・LSTMを作って見ましょう!データはKaggleとかから取って来れます。

もしくはすぐに実務に取り組んで見ましょう。最初は慣れずに苦労するかもですが、アウトプットは早いほうが勉強の速度が早まります。

まとめ

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

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