宣言通りディープラーニングの本を読んでいます。読み始めると面白く、ずんずん進んでしまします。この本は昨年のPycon出席後、やっぱPythonやるならディープラーニングやでと購入したものでしたが、どうして今まで放置されていたのでしょうか?

詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~
- 作者: 巣籠悠輔
- 出版社/メーカー: マイナビ出版
- 発売日: 2017/05/30
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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さて、こちらの本ではtensorflowとkerasを使って解説が行われています。ちょっと開設を入れておきますと、tensorflowってのが機械学習やディープラーニング向けライブラリでして、kerasというのがそれを使いやすくするライブラリとなります。つまるところ、基本的にはkerasを使ってtensorflowを使うということをやるのですが、この本ではtensorflowでどう書くっていうのが示された後、kerasではこんな感じというのが示されます。
tensorflowは数式から落とし込めるので自由度が高く、色々作れそうです。しかし一方で、それをやるのがめんどくさい、もしくはできないという問題があります。
私なんかは思うわけです。keras最高!と。
しかし、これまでscikit learnを使って私が言っていた言葉は「fit()してpredict()するだけやん」って言葉でした。しかし、実際に自由度が与えられると使いこなせず、「fit()してpredict()するの最高やん」ってなるわけです。
プログラミング勉強用の本を見ていても思うわけです。何のライブラリ使ってるか分からんから、ライブラリはせめて事例ごとに載せてほしいと。しかし実際にそれを見ると、毎回日間でもわかっているよとなってしまいます。
これはただ単に私が嫌な人間なのかも知れませんが、人間というのは何かと現状に不満を持つものなのかも。で、昔は良かったなんて思うけど、昔に戻ったらもっと不満がということになるのかもしれません。そうであるから現状に甘んじるようになるのかもしれませんが、そうならず前進していけるようになりたいものです。