概要

Google Colaboratoryで機械学習・深層学習・強化学習を一通り動かす

想定読者

プログラミング経験があり高校数学以上の知識を持つ、AIの主要3技術をPythonコードで動かしながら体系的に学びたい入門者・学習者

こんな人には向いていない

• Pythonの基本構文をまだ学習中の完全未経験者。本書はプログラミング経験を前提としており、Python入門の解説は含まない
• 深層学習の数学的背景（行列計算の詳細・勾配降下法の数式展開）を理論から体系的に学びたい読者には、実装重視の構成のため理論解説の深さは別書を要する
• TransformerやLLMなど2021年以降に主流となった最新AI手法を学びたい読者には対象範囲が限定的。2021年9月出版のため扱う技術はそれ以前のアーキテクチャに限定される

読了後にできるようになること

• 回帰分析・k平均法・SVMの3手法でPythonによる機械学習の実装パターンを習得できる
• CNNを使った画像識別をGoogle Colab上で動かし、深層学習の基本アーキテクチャを理解できる
• GAN（生成的敵対ネットワーク）の基本構造を実装し、画像生成の仕組みを動かして確認できる
• RNN（再帰型ニューラルネットワーク）の構造と時系列データへの適用を実装レベルで理解できる
• Cart Pole問題から深層強化学習まで段階的に実装し、強化学習の報酬・方策の学習原理を把握できる
• Google ColaboratoryのGPUを無料で活用した機械学習実行環境を自前で構築・活用できる

本書のキー概念(章解説)

• 機械学習（回帰、k平均法、サポートベクターマシン） — 3手法を横断的に実装することで、各アルゴリズムの特性と使い分けの感覚を掴める。深層学習との比較軸にもなる
• 深層学習（画像識別・画像生成・RNN） — 画像識別→画像生成→RNNの順で深層学習の応用幅を体験。特に画像生成（GAN）は理論より動作を先に体感できる構成
• 強化学習（Cart Pole問題・深層強化学習） — Cart Poleという古典的なベンチマーク問題から始めることで、報酬設計と方策最適化の本質を段階的に掴める

ハイライト

• AI開発でニーズの高い人工知能技術を、深層学習を中心に解説しています。また本書ではサンプルを用意していますので、サンプルを動かしながら、AI技術の仕組みを理解できます。(「読んで理解する」より「動かして理解する」という本書の学習設計が端的に示されている箇所)
• ブラウザ上で利用できる機械学習や深層学習向けの開発環境です。GPUを無料で利用できるので、コードの実行時間を大幅に短縮できます。(ローカル環境構築の障壁を排除するというGoogle Colaboratoryの最大の利点が明示されている箇所)

編集メモ

Qiita記事データの入力なし（article_count=0 / total_likes=0）、Rakutenランキング情報なし。外部シグナルが確認できないためsupplementaryとした。書籍は2021年9月出版でUdemy大人気講座ベースの実績があるが、数値根拠が取得できない段階での評価

読む前に押さえておきたいこと

• Pythonの基本構文（変数・リスト・関数・forループ・クラス）を一通り書いた経験。NumPyの基礎操作（配列生成・スライス）があると深層学習パートの進行がスムーズ
• 高校数学レベルの線形代数（ベクトル・行列・内積）と微分の概念。数式展開の詳細は追わなくてよいが、損失関数を最小化するという最適化の直感的理解があると各アルゴリズムの目的が把握しやすい
• GoogleアカウントとChrome系ブラウザの環境。Google Colaboratoryはローカルインストール不要だが、Googleアカウントでのドライブ連携設定が前提となる

学習のコツ

• 機械学習→深層学習→強化学習の順で読み進める構成のため、まず機械学習パートでPythonによるモデル実装の基本パターンを身につけてから深層学習パートに進むと理解の連続性が保たれる
• Google Colabの無料GPU環境は一定時間で接続が切れる場合がある。章の区切りでファイルをGoogle Driveに保存する習慣をつけてから演習を進めると安全
• 強化学習パートは機械学習・深層学習と概念的な連続性が薄いため、まず深層学習パートを一通り完了してから強化学習に取り組む順序が理解しやすい
• 2021年出版のため、Google ColabのUI変更やライブラリのバージョン差異が生じている可能性がある。著者のYouTubeチャンネルや翔泳社サポートページを確認しながら進めることを推奨