間違いだらけのネットワーク作り(960)2017/3/4
書評「Googleに学ぶディープラーニング」

まだ寒さは残っていますが、陽の光は確実に春のそれになっていますね。 朝、駅へと歩いているとこの光とちょっと冷たい空気が気持ちよく感じられます。 この感覚にぴたりと合う、俳句の季語が あります。 「風光る」です。 力が湧いてくるような、希望があふれてくるような季語です。

風光る今日は大事なプレゼンの日

 4月1日の京都研究会まで4週間になりました。 現時点で16人申し込みが来ています。 うち11人が東京からの参加です。 関西以外の西日本の人が3人で、関西の人は2人しかいません。 理由は分からないのですが、毎年出席者の半分以上を占める関西の方の申し込みが遅れています。 情報化研究会の方は会員ページに受付名簿を掲載していますので、顔ぶれをご覧ください。 

  第18回京都研究会プログラム

  
書評「Googleに学ぶディープラーニング」
      AIがブームですね。 単なるブームではなく、スマートフォンや家電製品を含めどんどん実用が進んでいます。 企業ネットワークの分野でもコンタクトセンター等での利用が試みられています。 先週、AIの入門書で適当なものがないかとAmazonを検索して見つけたのがこの本です。

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  金曜日に届いて、週末に読みました。 月曜日にはお客様のところに持参して、勧めました。 とてもいい入門書です。 私は10数年前から「技術は文学的に理解すればいい」と言って来ました。 「何が出来るのか、基本的な仕組みは、メリットとデメリットは」 この3つさえ分かっていれば、その技術を使うべきか、どう使えばいいかは分かります。 企画・提案にはそれで充分。 動かすことが仕事である人は深く勉強すればいい。

この本はAIの文学的理解にぴったりです。 ディープラーニングを分かった気にさせる解説にこの本で初めて出会いました。 身長と体重を元に大人か子どもかを判定する例で、従来のプログラムとディープラーニングの仕組みの違いを説明しています。

Googleや日本の企業でのAIの活用事例で、どう生かせばいいかが分かります。 AIを一から自分で開発する必要はなく、GoogleのAPIや学習モデルを使えば中小企業でも簡単にAIは導入できることが分かります。 日本の大企業も一からAIを作って、GooleのAPIを上回るものが作れるか、というとたぶん無理でしょう。 画像認識にしろ、音声認識にしろ、高いコストをかけて出来の悪いAIを作るのは愚策です。 Googleのものを使う方が賢い。 中途半端な実力しかない大企業は「無駄な抵抗は止めよ」ということです。

  「活用フレームワーク」が書かれているのも出色です。 AIの活用は「3つの目的×4つのデータ」で考えるのがよいとのこと。 3つの目的とは「コスト削減、・・・」、4つのデータとは「画像、テキスト、・・・」。 記憶していますが、全部書いたらネタバレなので書きません。

この本、「日経ビッグデータ」という雑誌の記事を再編集したものなのですが、これまでの日経BP社の雑誌記事編集本は記事をそのまま集めて綴じただけ、というのがほとんどでした。 こういう本は内容の重複や不統一が生じやすく、感心しませんでした。 この本は違います。 書下ろしの本と同等以上の出来栄えです。 自信を持ってお勧めします。

  
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