【Chainer】ディープラーニング初学者向けのチュートリアルを無償公開。Pythonの使い方から実装までの流れを学べる

4月10日、株式会社Preferred Networksが、自社で開発を手がけるオープンソースの深層学習フレームワーク「Chainer」の初学者向けチュートリアルを公開しました。

Chainer
Pythonで記述された、機械学習の計算および学習を行うためのライブラリ。Preferred Networksの主導で開発が進められている。

Pythonを触ったことがない人でも、ディープラーニングを十分に理解できるほど濃い内容となっています。

環境構築から学習を回すまでの流れを網羅

チュートリアルはGoogle Colaboratory を用いた環境構築から始まります。

環境構築は自分のコンピュータで行うには大変な作業ですが、チュートリアルではすべてブラウザ上で完了するため、相当簡易です。

Google Colaboratory
Pythonをブラウザ上で実行可能なクラウド型のサービス。無料でGPUなどの計算資源を使うことができる。

Step1 準備編 は、微分の基礎、線形代数の基礎、確率・統計の基礎。

Step2 機械学習とデータ分析入門は、回帰分析の説明とともに、Pythonでのデータ処理や、行列計算に不可欠なモジュールについての説明。

Step3 ディープラーニング入門で、ディープラーニングのコードを自分で書き始めます。

Pythonの入門から、自分で書いたコードで学習を回すまでの一連の流れを網羅しており、初学者が実際にディープラーニングで学習させる段階まで勉強できます。

出典：チュートリアルより

現在公開されているチュートリアルの目次は以下のとおり。

【Step1 準備編】

【Step2 機械学習とデータ分析入門】

【Step3 ディープラーニング入門】

ディープラーニングを理解する際の前提として、微分、積分、線形代数の知識が不可欠ですが、チュートリアルの中で丁寧に説明されているため、数学が苦手な人でない限りは読み進められます。

出典：チュートリアルより（学習を回した際の画像）

筆者の体感ですが、大学で少しでも数学を勉強したことがある方なら、初学者でも1, 2ヶ月で十分学べる量です。

今後公開予定のページは以下のとおり。

応用編では、実世界で役立つレベルの技術が身につくこと間違いなし。特に、画像認識、自然言語処理は世界中で注目を浴びている領域です。チュートリアルが公開された際にはぜひ勉強してみてください。

また、このチュートリアルはアカデミック・商用のどちらでも無料で使用できます。大学の授業や企業のセミナーなどに活用してみてはいかがでしょうか。