今回はディープラーニング入門編のその1です。まずは簡単な概念から説明していき、最終的にはPythonでニューラルネットワークを構築していきます。
(※)Keras、Scikit-learnなどのライブラリーには直ぐに使える深層学習のフレームワークが多数ありますが、今回はディープラーニングを理解するためお馴染みのnumpyとmatplotlibのみ使用して構築します。
【ディープラーニングとは】
そもそもディープラーニングは、人間の脳のニューラルネットワークに触発された機械学習の一分野です。10年以上前からある理論ですが、計算の進歩と膨大な量のデータの可用性により、従来の機械学習よりも優れているとされ、絶大な人気があります。すでに、画像認識、自然言語処理(NLP)、音声認識など、現実の生活の様々なシーンで利用されています。もちろん、このブログの目的でもあるファイナンスへの応用、「株など様々な金融商品の買い時・売り時の判断」、「財務諸表からの企業分析」にも使われています。
【学習の流れ】
今回も含めて全7回でディープラーニングの学習を進めていきます。残念ながら第7回までPythonを使ったコーディングはお休みですがこの全7回をすべてクリアすることで最低限の知識が必ず身につきます。是非最後までお付き合いください!
- ディープラーニングとは
- 生物学的ニューロンと人工ニューロンの違い
- 人工ニューラルネットワークとその層
- 活性化関数
- ニューラルネットワークの順方向、逆方向の伝播
- 勾配チェックアルゴリズム
- 人工ニューラルネットワークをゼロから構築
それでは次回から本格的にディープラーニングのディープな世界にダイブして行きます!ご期待ください!