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プログラミングに関する自分が考えた事を中心にまとめます

ゼロから作るDeep Learning2の公開レビューに参加しました

Deep Learningまわりは勉強しないといけないよな, と考えていた矢先に 『ゼロから作るDeep Learning ❷』公開レビューのお知らせ を知り,参加させてもらうことにしました.

業務では技術ドキュメントのレビューを行う機会は多いものの, 市販される前の書籍をレビューしたことはなく, 貴重な経験を体験させて頂くことができました.

自分のスペック

前書から読むかいきなりレビューに参加するか迷っていたけど, ニューラルネットPythonを理解していれば前書のを読んでいなくても 読み進められるようにする,と書いてあったので参加を決意することに. 実際,自分の様に前書の評判を知って本書から読む人もいるだろうと思ったので.

レビューした感想

1章に記載の復習でキャッチアップできたので 前書を読んでいないくても内容を理解できたのでよかった. ところどころ前書で説明済みなのか 説明のない表現等があったところが多少困った(指摘した).

自然言語処理には苦手意識を持っていたので 読み切れるか心配していたけど,そこは問題なかった. 基本的な内容の説明はもちろん,最新の研究ではどこまで(どうやって) 上手くいっているのか示していた. これにより,本書の技術的な位置付けを上手く示していたので, 本書の先まで簡単に見通せたのはすばらしいと思った.

一番レビューを進める中で大変だったのが,Dropbox上のpdfによる制約だった. 章ごとにファイルが分割されていたので,ファイル間の検索ができず, 前に出てきたかな?と思ったときに探すことが大変だった. また,同一ファイル内の検索もきちんとできているか怪しいところも.環境問題? 実際にレビューする際は,覚えていなければ説明済であっても気にせずコメントするようにした.

また,どういった点についてレビューすればいいのか迷った. 社内文書であれば,最終的なイメージは想像できる/ある程度決まっているので指摘しやすいが, オライリー本は多数読んだことはあっても前書は読んでいなかったので 好みで記載方法が分かれるところは指摘しない方がいいかも,とも考えていた. とはいえ,他の人も結構好き勝手にコメントしているようだったので, 気にせずコメントすることに.

ちょうどその頃, 技術書のレビューの経験則 というブログ記事を見付けて内容を参考にした. 特に,「ミクロな指摘より、マクロな指摘を」という指摘にはなるほどと思い, それ以降はできるだけマクロな指摘をするように気を付けたけど, 残念ながら実践できたかどうかは難しいところ. やはり,レビューを出す際にどういった点について レビューして欲しいか要望を出してくれると参加しやすいなと思った.

ただ,公開レビューということで,他の人がどのような視点で読んでいるのか参考にできたのは 普段技術書を読むのとは別の面白さがあった. 最近は輪講とかしないけど,文字に残すと(残そうとすると)輪講とは違った 意見が残るのでこれはこれで面白いかも. もちろんレビューという形で文字に残すと通常の感想とは違うのだけど.

その他

ゼロから作るDeep Learning2は2018/6/25に発売予定とのこと. もう一度読むか悩ましいけど,どう直っているか気になるし, 謝辞に名前を入れてくれるということなので記念に買うかも.

ゼロから作るDeep Learning ? ―自然言語処理編

ゼロから作るDeep Learning ? ―自然言語処理編