みなさんこんにちは、かい＠dikxs118です。
最近よく「ニューラルネットーワーク」や「深層学習(Deep Learning)」とういう単語を聞きませんか？
IT界隈にいると最近そんな単語を顕著に耳にするのは僕だけではないはず。。
しかし、
「単語はよく聞くけどちょっと何言ってるか分からない・・。」
「結局どういう技術でなにが出来るの？？」
と感じている方もいらっしゃいますよね。
そこで本日は「Python」でのディープラングフレームワークである「Chainer」についての話やどのように勉強すれば良いのかということを説明しようと思います。
内容としては、
・そもそもChainerとは
というChainerの説明から、
・Chainerの勉強方法
を説明していきたいと思います。
深層学習やChainerについてどうやって勉強したら良いのだろうという方は参考にしていただけたら幸いです。
そもそもChainerとは
Chainerとはさきほど言った通りPythonの深層学習フレームワークです。
これを使うと驚くほど簡単に深層学習ができてしまうのです。
Chainerの特徴をあげると、
・インストールが簡単
・GPU演算が行える（高速処理）
・柔軟に対応できる
・バグ処理がしやすい
とあげすぎても覚えきれないのでメインはこのあたりでしょうか。
何と言っても初学者にうれしいのはインストールが簡単ということですね。
環境構築でつまずいてやる気がなくなりがちですが、サクッとインストールできてすぐ本題に入れるのはありがいのではないでしょうか。
そしてChainerの活用事例や詳しい説明は
では実際の勉強方法についてみてみましょう！
Chainerの勉強方法
Chainerを学ぶ上で深層学習の知識は必須となってきますが、深層学習を学ぶ上でニューラルネットワークへの知識も必要になって来ます。
では、ニューラルネットとは具体的に何でしょうか。
ニューラルネットワークとは人間の脳内にある神経細胞ニューロンの動きを数式的にあらわしたもののことを指し深層学習のベースとなる考え方です。
まあ簡単にいうと人間の脳内で起こっている動きをパソコン（数式）で表現しましたよ、ということです。
それをニューラルネットワークと呼びます。
ここまでくると機械学習、深層学習、ニューラルネット、それぞれの違いがわからなくごちゃごちゃにはなってきてませんか？
これらは、機械学習の中の深層学習の中のニューラルネットという風に大別して考えてもらえば大丈夫です。
つまり深層学習とは機械学習の中の一つなのです。
とりあえず今は、Chainerを学ぶにはニューラルネットワークの知識が必須であるということを覚えていただければと思います。
では、実際にChainerをマスターするまでの勉強方法を紹介していきたいと思います。
本で学ぶ
はい、まずは本で学ぶという方法です。
実は、Chainerについて書かれた本は少ないのですが一冊良書があるのでご紹介します。
chainerによる実践深層学習という本です。
まずは自分で学んでみるぞ！という方は購入しておいて損はないかと思います。
こちらはChainerに特化した本で様々なサンプルをあげて説明しているのでわかりやすいでしょう。
Webで学ぶ
次に紹介するのはWeb上で学ぶということですね。
ネット上を探してもらうと様々な情報が落ちているのでそれを漁って読むのがピンポイントで欲しい情報を集めることができ、効率的ですね。
しかし、情報が古かったり最新の情報であれば英語でしか落ちてなかったり、そもそも悩みがピンポイントすぎて手に入らなかったりということも多々ありますね。
Web上で完結して深層学習を学べるWebコンテンツとしては、UdemyやAidemyなどがおすすめですね。
そちらを使って学ぶのも大変良いかと思います。（Aidemyではtensorflewというフレームワークをつかっている）
いずれにしても実際に手を動かして学べるというのはわかりやすいと思います。
リンクも貼っておきますね。
Udemy
Aidemy
Chainerの可能性
ちなみに、今からChainerを勉強して意味があるの？と思う方もいるかもしれません。
実際のところまだ求人などは少ないですが、これから必ず伸びる業界であることは間違いありません。
もし、新たな最適なフレームワークが出たとしてもChainerを使う上で学んで知識は決してこれから役に立つので問題ないかなと思います。
深層学習勉強しようかな、でも難しそうだしな。。
と悩んでいる方は是非一緒に勉強していきましょう！
まとめ
今回はChainerに関する様々な勉強法について説明してきました。
本で学んだりWeb上で自分で学べる人はもちろんそうするのが一番です。
でも中々難しいわ、という方は是非これから一緒に勉強していけたらと思います！
ちなみに次回はインストールの仕方から説明しようと思います。
それでは！
