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色んなライブラリが出てるから、Deep Learningを使うこと自体は全然難しくない。
おかげで暇人がDeep Learningをちょっと試してみたみたいな記事がよくホッテントリに上がってくる。ブクマをつけてるやつらは大抵、自分で試してみる気力とか能力のない残念な人たち。
ところが、記事の内容を見てみるとマジで単に使ってみてるだけなんだよな。なんでDeep Learningを使わなきゃいけないのかさえ考えてない思考停止。ほとんどの場合は、昔からある3層のニューラルネットとかSVMで十分な性能が出る問題になんとなくDeep Learningを当てはめているだけ。
あのな、Deep Learningみたいに膨大なパラメータを持ってる学習モデルは簡単に過学習を起こすから、素人が下手に扱うとむしろ精度が落ちるもんだ。そこそこ難しいタスクに対して上手く学習するには、とんでもない量の訓練データが必要になる。しかも、Deep Learningは手動で設定する必要があるハイパーパラメータの数も膨大で、学習率とかノード数、正則化のパラメータみたいなやつらを地道に調整しなけりゃいけない。はっきり言ってめちゃくちゃ泥臭い作業だ。
なんでGoogleとかがDeep Learningで成功しているか、少しでも考えたことあるか？あいつらは過学習なんて関係なくなるほど、無茶苦茶たくさんのデータを手元に溜め込んでるんだ。しかも、ハイパーパラメータ設定の勘所を掴んでる職人みたいな技術者を金の力でどんどん集めている。
Deep Learningは理論的な下支えがほとんどなくて、勘と経験則で成り立ってる世界だ。数年前の定説が簡単にひっくり返ることが多いし、正直なところあれは研究と呼べるものではないと思う。「なぜかは知らんがやってみたらうまくいった」みたいな事実が羅列されてるだけ。思いついた手法が上手くいくかが運任せという意味では、ガチャを引いてるのとだいたい同じ。無課金勢がいくら知恵を絞っても廃課金勢には勝てない世界。
というわけで、お前らがぽっと出のアイディアでDeep Learning使ったところでゴミみたいなアプリが出来るだけだからやめとけ。
そんな時間があったら、ちゃんとした機械学習の本読んどけ。PRMLとか。
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