ディープラーニング

ディープラーニングの基礎はカンタンだ。そういうハナシを耳にする。

これは、あくまでもディープラーニングをカンタンに理解できた人からのハナシだ。

じっさいは十分に、むつかしいとおもう。

一般向けに著された書籍として「ゼロから作るDeepLearning」や「統計学が最強の学問である(数学編)」がある。

前者は用意されたコード(python)をチュートリアルしながら理解していく。

後者は、統計・数学からディープラーニングにアプローチしている。

個人的に両方のページをめくっている。

どのくらい理解できているか怪しいけれど、いくつか感想がある。

そのひとつは、こうである。

コードで数値を動かす(プログラミング)より、数学(解析的)な方が、十分に抽象的である、ということだ。

ちなみにベルクソンの文章も、とても抽象的だ。

これから先、その抽象的な感じさえAI(ディープラーニングなど / 機械学習)で代替される可能性もあるけれど、

一方で、そこまでやらなくても良い気もしている。

ある抽象的なことはヒトの方が得意で、それについてはヒトがやった方がスマートだし、電力も使わないわな。

気づいたことを、お気軽に。
公開まで、やや時間がかかりまーす!