大関真之のレビュー一覧

機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

分かりやすく、物語もおもしろい。
フワッと理解したい人にはおすすめ。
ただし、入門書だが、ちゃんと頭を使わないと理解できない。(この点もよかった)

機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

機械学習という数式ばかりの学問の本質を童話に即して解説するという非常にユニークな本。その結果、重みの調整がレバーの上げ下げだったり、微分がレバーを少し動かすだったり、訓練データとテストデータが練習問題と本番の入試問題等、初学者にもわかりやすく書かれている。薄いので、すぐに読み終えられる所も良い。
その一方で、タイトルに入門とありつつも、中盤以降は深層学習、スパースモデリングと非負値制約行列分解、イジングモデルとホップフィールドネットワーク、ボルツマン機械学習、隠れ変数、自己符号化や畳み込みニューラルネットワーク等にまで話が及び、比較的高度な内容まで幅広くカバーしている。
そのため、実は機械学習を全く知らない人よりもある程度学んだ人の方が数式をイメージしながら読み進めることで理解が深まりそうと感じた。特に活性化関数が非線形変換の役割を果たすことや、反応の鈍いシグモイド関数の代わりにランプ関数を使う等はこれまでモヤッとしていた部分がだいぶ腑に落ちた。個人的には深層学習等の数式は未学習なので、それらの学習後に再読しても理解が深まりそうな気がする。

量子コンピュータが変える未来

会社のプレゼン材料として使わせていただきました。量子ビットの仕組みから実用化案までわかりやすく書いていました。

量子コンピュータの基礎がわかりました。どこに適応するかていうアイデアも注目やな。夢広がる、、

量子コンピュータが人工知能を加速する

筆者は量子アニーリングの考案者だが、D-waveが量子アニーリングを実現したことに脱帽されており、正直な方という印象。量子アニーリングは「ぶっ飛んでいる」という表現にワクワクするものを感じた。今後の発展に期待したい。

Pythonで機械学習入門 深層学習から敵対的生成ネットワークまで

魔法の鏡と白雪姫のお話。分厚いけど、ストーリーがわかりやすくて読み通しやすい。本の内容をもとにもう少し遊んでみたいなと

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子アニーリングの発案者でもある西森氏が書いた、量子コンピュータに関する基本書。
最近の北米の動向や今後の日本の取るべき方向性についても少し触れてある。特に６章は至極納得感がある章。
内容、文章ともに明確で、量子コンピュータについての興味が深まる１冊。
量子コンピュータが汎用化されると、どういう良い事が起こるか、知識のない消費者に対してもわかるように書いてあるので、おすすめ。非常に面白い。

量子コンピュータが人工知能を加速する

とにかく量子コンピュータの仕組みが知りたくて読んだ。そして説明できるレベルではないが、イメージは掴めた。かなり複雑な「量子コンピューティング」のイメージを掴ませられるだけでもかなりの良著だと思う。
従来の半導体を用いた仕組みとは全く違い、(D-Wave社製の例で言うと)ニオブという金属をキンキンに冷やして超伝導状態にして…という科学実験装置のような仕組みだそうだ。

量子コンピュータというのは現代のコンピューティングを大きく前進させる可能性があるというのは間違いない、ということが理解できた。(「人工知能を加速する」は釣りタイトル感があるが)
未来の話のようでもあるが、実はすでにD-Wave社がすでに商用化している。ただしこちらは「組み合わせ最適化問題」と呼ばれる計算以外には使えない。ただし得意な問題に対しては実際に既存のコンピューティングを大きく凌駕する。

文章も読みやすいし、文量も少ない。科学者なのに読みやすくて面白い文章が書けるというのは貴重な存在だなと思う。

機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

・これで何かできるようになるわけではないけれど、機械学習って何なのかざっくりわかって次につなげられる
・数式はない（ので、理論が知りたいなら別の本）
・読みやすい、面白い
・参考書籍がたくさん載っている
「機械学習ってなんなの？　どう捉えればよいの？　というかどういう風な感じで動くの？？」という恐怖を和らげて「頑張れば自分にも少しくらい出来るんじゃね？」と思わせてくれる本。私は好きな本。

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子コンピューターについて最近の組み合わせ最適化や機械学習への応用も視野に入れて解説。特に著者自身が提唱し、近年の進展のブレイクスルーとなった量子アニーリングについて平易に説明されている（古くからある量子ゲート方式との違い、量子アニーリングを物理世界で実現してしまうハードウェアの開発、シミュレーティッドアニーリングとの対比を通じたトンネル効果の説明など）。

また、応用範囲についても、組み合わせ最適化と機械学習（特にサンプリング）について、どのような課題が量子コンピュータによって解決するのかが解説されている。

さらに、現在のレベルを冷静に分析した上で、今後の発展のためにどのような基礎研究・理論研究が必要かについても強調する。量子コンピュータの研究に人材と資金を呼び込もうとする意欲的な本。

日本の大学では、「理学・サイエンス」と「工学・エンジニアリング」が分かれていて交流がないと指摘する。

最後には、著者自身の最新のアクティビティーを例に、「なぜ・どう動いているかわからない」ものに対する基礎研究が制御や予測、技術開発のために必須だと訴える。

機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

機械学習について理解する必要があり、この本を手にしました。
全く知識がない状態で大まかに理解するには良かったです。

量子コンピュータが変える未来

量子コンピュータで世界がどう変わるか知りたい人におすすめ

【概要】
●１章　量子コンピュータを取り巻く世の中の動向
　２章　量子コンピュータが何か
　３章　自動車業界および製造業の未来がどう変わるか
　４章　量子コンピュータで変わる未来の展望（１３の企業から）
　５章　新しい分野でどうイノベーションを起こしていくのか

【感想】
●量子コンピュータのことが細かく丁寧に書かれている。
　しかしながら、自分で納得いくところまでは理解できなかった。
　説明されている内容を読んで更問いが生じるからである。
　したがって、他の本も読んでみてまた読み直せば理解が深まるかもしれない。
●情報は2019年時点のものであるので、新しい本で情報をアップデートさせる必要がある。

量子コンピュータが変える未来

何より読みやすい。
この手の書籍がたくさん出て市場規模が大きくなるのは楽しい。量子技術が加速していく、この時代に生まれた事は幸運。

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子コンピュータについて知識ゼロで読みましたが、面白かった！

特に解を導き出す方法がコンピュータとしては独特で、でも何故か人間の閃きに近くて、新しいような懐かしいような感覚を覚えました。

量子コンピュータが人工知能を加速する

量子アニーリングの基礎理論構築に日本人が大きく貢献していたことが誇らしい。
実用に向けたフェーズで日本は遅れをとっているようだが、面白そうな課題はたくさんあるようなのでこれからに期待したい。

量子コンピュータが変える未来

量子コンピュータの特集の中で、仕組みの話ではなく、活用の話が書かれてた本。各社での取り組みが書かれている。

機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

評判通りわかりやすかった。

メモ：
順問題と逆問題。
逆問題は、「入力と出力から、矛盾しない関数を見つけること」。
線形変換と非線形変換。
線形変換は伸ばしたり、回転させたり、非線形変換はぐしゃっとする。

量子コンピュータが変える未来

量子コンピュータに関するトレンドが詰まった本。
専門的な技術の話はほとんどなく、現時点での活用など、ビジネス寄りの話が多めです。
ボリュームは若干多めではあると思いますが、文体も読みやすく、それほど感じませんでした。

量子コンピュータが変える未来

量子コンピューターは間違いなく「いつか来る未来」だ。一方で研究を超えた商用化という観点からすると、量子コンピューターはまだまだ実現が遠い存在である。昔は50年後といわれていたのが、今は曲がりなりにも動いているのがすごいのだけど。


本書はその量子コンピューターの現状と、日本での研究・利用段階を、実際に利用しているデンソーの研究者がメインとなってまとめたものだ。最初の章で理論的な説明を行い、次の章では実際に研究が行われている色々なテーマが紹介されている。


ある程度量子コンピューターの知識を持っている人には、第１章の内容はやや物足りないだろう。一方で、量子的な振る舞いについての知識がない人には、理解が難しいに違いない。現在使われているコンピューターとの比較のためには原理的な説明が大切なのだが、理解へのハードルはかなり高い。


実務家にとっては応用可能な問題を理解することの方が大切なので、第1章よりも第2章のほうが面白いだろう。自分も、思ったよりもずっと日本での研究は厚みがあるのだな・・と感じた。うまく設定すれば、組み合わせ最適化問題と解釈可能な課題は多いので、クラウドで安く利用できるようになれば、まだまだ応用例は広がるだろう。

量子コンピュータが変える未来

量子コンピュータそのものの説明もありつつ、結局のところ何の役に立ちそうなのかという点を深堀りしている。
その姿勢は様々な企業へのインタビューからも浮かび上がってくる。

アニーリングについては「量子コンピュータもどきでしょ?」みたいな評判もあるが、本書で書かれていたようなサンプリング用途、最適なものを一つではなく最適解近傍を複数もつというやり方はなるほどと膝を打った。

エンジニア向けとしては最近出たMDR湊さんによる本が大変わかりやすかったが、
本書はさらに「エンジニアじゃなくても量子コンピュータの価値を理解できる」というところまで踏み込んだ感がある。

機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

鏡と女王様？のやりとりで学ぶ初心者向け解説書。女王様が意外に？かしこいのでサクサク話が進む。グシャって変形する非線形変換がわかりやすい。
女王様のキャラが好きなので4点