Excelでわかるディープラーニング超入門 【RNN・DQN編】

涌井良幸 / 涌井貞美

進化発展するディープラーニング。その代表格がRNN（Recurrent Neural Network／再帰型ニューラルネットワーク）とDQN（Deep Q-Network／深層Qネットワーク）です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は，これらを万人のツールであるExcelを用いて，難しい数学やプログラミングの知識抜きに，動かしながら，目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ，その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: 技術評論社
• ページ数: 224ページ
• 電子版発売日: 2019年05月27日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 37MB

[ブクログ · ★★★★★]

ある程度理系の知識があるなら非常にわかりやすい本。
具体例から入っているところがいい。
DLとRNNの基本はマスターできる。
DQNはもっとわかりやすい例だとよかったが、いい具体例をつくるのは難しいという感じがします。