Name: Excelで味わうディープラーニング
Price: 5500 KRW

ディープラーニングは人工知能技術の核心の一つであり、複雑なデータの中でパターンを自ら学習し予測する能力を備えたモデルです。しかし、この強力な技術も最終的に数学的な操作と繰り返しの最適化プロセスを通して機能します。これらのプロセスを単に理論で学ぶよりも直接実装してみながら、体験することははるかに深い理解を提供します。特にExcelは、私たちが最も使い慣れたツールの1つで、数式やデータを視覚的に表現して直接操作できるため、ディープラーニングの学習過程を体験するのに非常に適したツールです。

この学習の目的は、ディープラーニングモデルが入力データをどのように処理し、予測結果と実際の値の差を計算した後、この誤差を減らすためにパラメータを調整するかをExcelで直接実装することです。これを行うには、まず最も単純な形のディープラーニングモデルである線形回帰モデルから始めます。たとえば、出力値yyyは、入力値xxxに対してy = wx + by = wx + by = wx + b、または多変量拡張で、y = w1x1 + w2x2 + by = w_1x_1 + w_2x_2 + by = w1 x1 + w2 x2 + bなどの式に従います。このモデルが予測した値と実際の値との差は「損失関数」で測定され、この損失を最小限に抑える方向にモデルのパラメータwwwとbbbを調整します。

これらのパラメータ調整には、「傾斜下降法」と呼ばれる最適化アルゴリズムが使用されます。傾斜降下法は、損失関数の傾きを計算し、その傾きを反映してパラメータを少しずつ調整する方法で動作します。このプロセスは数学的には微分と行列演算を含み、ディープラーニングではこれを自動的に処理する「逆伝播」アルゴリズムが重要です。

Excelでは、各ステップ（入力、重み積、出力計算、損失計算、勾配計算、パラメータ更新）をセル単位で分割して設定できます。たとえば、入力値と重みをそれぞれセルに入力し、それを乗算して予測値を取得し、実際の値との差で損失を計算します。その後、損失に基づいて勾配を求め、それに基づいて重みを調整するプロセスを繰り返してモデルを徐々に最適化することができます。

また、これらのプロセスをExcelの式で直接構成することで、PythonのTensorFlowやPyTorchのようなフレームワークがなくても、ディープラーニングのコアロジックを直接手で実装できます。これは単純な実装以上の意味を持ち、ディープラーニングの内部構造と動作原理を深く理解するのに大いに役立ちます。

結論として、私たちはExcelという使い慣れたツールを活用して、ディープラーニングの基本概念、学習構造、損失関数、傾斜下降法、逆伝播などの重要な要素を直接実装し、視覚化することで、理論的な理解を超えて実質的な感覚と直感を得ることができるようになります。この過程を一緒にじっくり踏みながら、ディープラーニングの本質的な理解を一緒に育てていきましょう。さて、本格的にディープラーニングの世界に入門してみましょう！

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