Vol.119の特集3

• 特集3「深層学習入門以前」がとても参考になりました。機械学習の手法の1つである深層学習を学ぶにあたって，いろいろなチュートリアルが提供されていますが，そのチュートリアルを読破後に動かすうえで知っておくべきことがわかりやすく解説されていて参考になりました。事前知識なしにチュートリアルを動作させて，何が内部で行われているか。深層学習のアルゴリズムの動きを数式なしに概観できる本特集は目からウロコで，学習の参考になりました。AIや機械学習系の内容は昨今の流行りもあるので，これからも定期的に取り扱っていただけるとうれしく思います。

  N/Mさん

前号の特集3では深層学習について，大きく画像認識，自然言語処理，生成モデルに分けて，入門する前の足がかりとなる知識を紹介しました。

深層学習って気になってるけどハードルが高そうだもんね。私もこの記事を読んでちょっとだけわかった気持ちになれたかも？

• 深層学習と聞くと，興味はあってもたいへんハードルの高いものを感じていましたが，本特集は深層学習入門「以前」ということでとっつきやすく感じました。また，理論を学んで動かすだと，理論でお腹いっぱいになり，結局挫折してしまうことが多いので，とりあえず動かしてみて，あとから理論を学ぶというのはたいへん腑に落ちました。さっそく以前から興味のあった画像認識からやってみようと思います。

  Yusさん

そう言えばiPhoneの写真もピープルっていうのを選ぶと，撮られている人ごとに写真がまとまってるけど，あれも画像認識なの？

そう，画像認識だね。写真の端に小さく写っている人物でも判別するからなかなかの精度だよね。街中の監視カメラと連携する日も近いのかな……？

めがねと連携してリアルタイムで人混みの中から知り合いを探し出せたらおもしろそう！

おもしろいけどちょっと怖いね。

• 深層学習のアルゴリズムの動きを数式を使わない形で説明してくれるので，イメージがつかみやすく，この後チュートリアルを実際に動かす場合にも袋小路に入り込まずに済みそうです。読み取りやすい親切な海図を得た感じで，深層学習という名の航海にスムーズに乗り出していけそうです。

  オミオ元気さん

特ほかの深層学習の入門だと，すぐに数式が出てきてちんぷんかんぷんだったよ～。

特集では数式なども一切使わなくて，まさに入門以前という体でわかりやすかったね。

Vol.119の連載

• 連載「即効AWSテクニック」第3回「インフラ構築をコード化でより効率的に」が，とてもわかりやすくて良かったです。インフラ構築をコードでって，ぼんやりDocker-composeみたいなもんかなと思っていました。

  ヤジマンさん

前号ではAWS Cloud Formationを使ったインフラ構築のコード化について解説しました。このような管理方法をInfrastructure as Code（IaC）と呼ぶようです。

日本語だと4音に略すことが多いけど，英語だと3文字にするのが呼びやすいのかな～？

• 連載「Rubyのウラガワ」第9回「一意なオブジェクト「シンボル」の表現」ですが，シンボルということで興味深かったです。Rubyでプログラムを書いていると頻繁に使いますが，静的シンボルと動的シンボルがあるというのは知りませんでした。やはり実装を見るというのはおもしろいですね。

  KKさん

Rubyはシンボルっていうものがあるの？

コード上では文字列に見えるユニークなオブジェクトだよ。内部的にIDが振られていて，文字列を扱うよりも速度面やメモリ消費で有利になるみたいだね。

• コラム「はまちちゃんとわかばちゃんのREADER'S FORUM」って市区町村まで読者の住所が載っていますが，都道府県まででよいのではないでしょうか？

  うたさん

ご意見ありがとうございます。たしかにそのとおりですね。というわけで今回から住所の表示を取り払いました！

昔の雑誌だと，住所と年齢と職業まで出てるものも多かったんだって！

慣習的なものかな？ よく考えたらリスクだけであまり意味がないよね。

あっ，代わりに希望する方にはSNSやGitHubのIDを表示するのもよいかも？

今回もお便りありがとうございました～！

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