ディープラーニングのお勉強

いま、NPOのリサーチの他に、Deep Learningに関する調査を実施中。価格面を不問にした場合、この技術がNPOにもたらす恩恵はとても大きいと思う。そもそも、一般企業に導入するだけでもかなりの効果が期待できるこの技術は、調べていく程におもしろみが増していく。現在進行中の未来の技術だなぁと思う。
Deep Learningは広義に、AIの概念の一部なのだが、理解するのがとても難しい。大枠としての理解はできても、細かな技術は専門的に勉強しないと理解はままならないだろう。

Unsupervised LearningがDeep Learningと理解しているものの、この中にSupervised Learningが入っているのかという基本的な部分。それ故に、具体的にどのような形でビジネスに適用されているのか、明確に判断できないんだよなぁ。東大の松尾教授の資料に寄れば、Supervisedは小脳モデルで、Deep Learningって訳ではなさそうだけど、適用できるってことになるのかな。Andrew Ng氏のYouTubeかなんかにも、Deep Learningの汎用性の高さに言及されているから、UnsupervisedかSupervisedかは気にする必要は無いのかもなぁ。モデルの背景にある仕組み、というのがDeep Learningと言うことなんだろうか。

さらに、Deep LearningをベースにしてApplicationを作成するというのが概念として理解できていない。DLは新規データ分類を勝手にやってくれて、そのデータをどう使うかでアプリケーションを通じたプログラムが必要になっているんだろうか。

基本的な知識が少々欠けているから大変だけど、刺激的で面白いなぁ。自分で調べるのはもちろん、誰かに基本的なことを教えて欲しい。