初心者がディープラーニングのプログラムを組むには？

コンピューターのプログラムを組んだことのない、全くの初心者です。
苦学生で、お金もあまりありません。
文系で、周りにITに強い人もいません。
人口知能AIにたいへん興味を持ち、人口減少の中で人の役に立つAIを開発したいと志ました。

プログラム初心者の私が、最短、低コストでディープラーニングや機会学習のプログラムを組むには、どのような勉強をしていけばよいのでしょうか？

どうか、ご指導ください。よろしくお願いいたします。

No.1 回答者： covachan 回答日時： 2015/11/18 13:03

頑張ってください。

プログラムを勉強するより、アルゴリズムの勉強をされてはいかがでしょうか？
おそらく、そちらの方が重要ですよ。

この回答へのお礼

さっそくありがとうございます！

アルゴリズムが重要なんですね！

アルゴリズムも、何らかのプログラムのようにも思うのですが、ディープラーニングを作る（？）には、
・どのような言語の知識の習得が必要で、
・どのようなマシンが必要で、
・どのように学んでいけばよいのか
が分かると、さらにありがたいです。

ありがとうございました。

お礼日時：2015/11/19 21:52

No.2 回答者： siffon9 回答日時： 2015/11/19 07:16

私はプロでもなんでもなく、趣味でプログラムを楽しんでいるものです。

少し前に人工知能関係の一般書を読んでディープラーニングのことを知り、質問者様と同様に興味を持ちました。まだディープラーニングの勉強中で、実際にプログラムを動かしている段階ではありません。
なので、下記はあくまでも一例としてお読みください。

・プログラム言語はPythonを習得
　・ネット上でディープラーニングや機械学習の情報を探すとこの言語を使用している例が多々ありました。
　　Python用のディープラーニングのライブラリ？も有るようです。
　・C言語やC++言語よりは習得し易いプログラム言語であると思います。
　・ダウンロードして無料で使用できます。
　・Pythonの入門書としては「みんなのPython」をおススメします。
　　　http://www.amazon.co.jp/%E3%81%BF%E3%82%93%E3%81 …


・理論面の学習
　「深層学習」という書籍を購入して読んでいます。
　　http://www.amazon.co.jp/dp/4061529021/
　私が探した時には、日本語での書籍としては唯一のものでした。

　あと、最近以下の本も出版されています。
　「深層学習: Deep Learning」
　http://www.amazon.co.jp/%E6%B7%B1%E5%B1%A4%E5%AD …

　ただし何れも書籍も、それなりの数学的知識を必要としますので、実際に書店で内容を確認しているのが良いと思います。私も前述の書籍を内容に苦戦しつつ、少しずつ読んでいますｗ


あとは、ネットで「ディープラーニング」「Deep learning」で検索して情報を収集してみては如何でしょう？
Qiitaというサイトでは、実際にプログラムを動かしている方の情報がまとまっています。
Qiita-DeepLearningタグ　http://qiita.com/tags/deeplearning
Qiita-機械学習タグ http://qiita.com/tags/%E6%A9%9F%E6%A2%B0%E5%AD%A …

この回答へのお礼

詳しく丁寧に教えていただき、ありがとうございます。
pythonが良いんですね。
さっそく勉強を始めてみます！
ありがとうございます。

お礼日時：2015/11/19 21:59

No.3 回答者： LEVELUP100 回答日時： 2015/11/19 16:43

個人で購入可能な学習用教材としてこういった状態のものがあるようです。

20万円台の投資で深層学習(ディープラーニング)を手軽に始めるためのパーソナル・ディープラーニング・コンピュータ
https://wirelesswire.jp/2015/11/47896/?utm_conte …


　販売価格が高いと思うこと無かれ。
　20年以上前は日本電気製ＰＣ－９８０１の拡張バスに挿入をして利用するニューロチップ拡張基盤は単体価格が１００万円だったことを考えれば安くなったものです。
　カタログによると大学教授によるサポート付きと言うもの。

　当時のＰＣ－９８０１は本体だけで約５０万円以上。
　増設メモリモジュールが１０万円以上。
　モニタは１０万円以上していたことを考えれば時代は進んだものです。


　深層学習(ディープラーニング)を理解できている研究者・技術者はさほど多くないとされてます。

　だから自動車メーカが１０年間で１０億ドルを投資すると発表があるくらいまだよくわかっていない新分野の一つ。

この回答へのお礼

ありがとうございます！

通常のノートパソコンではダメなんですね(>_<)
お金を貯めなくちゃ。

ありがとうございました。

お礼日時：2015/11/19 22:01

No.4 回答者： k-841 回答日時： 2015/11/23 03:28

No.1の方がおっしゃるように、まずはニューラルネットワークのことを勉強されるのがよいと思います。

かつて私はヒューリスティックなアルゴリズムを利用したロボット頭脳の研究をしていたことがありましたが、その商売敵だったニューラルネットワークのこともちょっと勉強したことがあります。ディープラーニングという用語は当時私は認知していませんでしたが、その手法自体は私が知っているものもいくつかありました。当時は計算能力が足りないため恣意的な入力によるオフライン学習後に出来上がったニューラルネットワークをコンピュータに実装するといった実現がほとんどでしたが、最近はそれが実用レベルでオンライン学習（使っていくうちにだんだん進化する）できるようになってきたのだと思います。それぞれの手法のアルゴリズムはモノの本を見れば数式でバッチリ載っていると思います。まずはアルゴリズムを知り、それをプログラムで実装するために何らかのプログラミング言語（私はCが比較的融通が利くのでいいと思います）を勉強する、といった流れがいいと思います。

ちなみに、ヒューリスティックなアルゴリズムはニューラルネットワークだけではありませんので、その手のアルゴリズム全般を軽く知ってみると、ディープラーニング以外にも何らかの興味が湧くかもしれませんよ。

No.5 回答者： rabbit_cat 回答日時： 2015/11/23 21:46

ディープラーニングは、構成している技術だけを見れば、特に、難しいところは何もありません。

必要な数学レベルも、高校の理系の数学＋ほんの少し、あれば十分です。
高校の文系卒の数学知識（数II）から１ヶ月程度も本気で勉強すれば普通に理解できるでしょう。
もちろん、理論研究をしようというのであれば、それでは全く足りませんが、
何か有用なことをする機械学習のプログラムを作りたいというのであれば、それで十分です。

現時点では、ディープラーニングを使って、実際に使えるＡＩを作るというのは「学問」ではなくて、経験とカンの「職人芸」の世界なんですよね。
（ネットワークの構成や、学習のさせかた、大量にあるハイパーパラメータをどう決めるかなど）
私は基本的には、「習うより慣れろ」式の学習は、きちんと理論（式展開など）を学習していく方法に比べて効率が非常に悪い場合が多いと思っているのですが、
（例えば、回路技術など。回路技術を学ぶのに、例えば、半田ごて取り出して実際に何か作ってみる、とかは単に時間の無駄です）
ディープラーニングに関しては、学ぶべき「理論」自体が、現時点では存在しません。
したがって、とにかくいろいろ（論文などで、だれかが「こうすると良さげ」と言っていることなど）試してみて、「職人」としての経験とカンを磨くしか方法がないです。

用意するのは、まあ、普通のノートパソコンで十分です。（もちろん、速いマシンがあるに越したことはありませんが）
ちなみに、PFIのChainerは非常に使いやすいよく考えられているフレームワークだと思うので確かにおすすめです。
ただし「遅い」です。。。

No.6 回答者： rabbit_cat 回答日時： 2015/11/23 22:00

ちなみに、ディープラーニングは、「ものすごく大量の」データを使える場合には、確かにものすごく強力なアルゴリズムですが、

データ数が少ないと、全くといっていいほど、まともに動きませんよ。（少なくとも、現時点で知られている学習の方法では）
データ数が少ない場合には、もっと古典的な機械学習アルゴリズムのほうが、良い性能を出すことが多いです。