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  • カテゴリ:一般
  • 販売開始日: 2018/07/18
  • 出版社: リックテレコム
  • ISBN:978-4-86594-105-0

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読割50とは?

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初めてのTensorFlow──数式なしのディープラーニング

著者 足立悠

本書は「これからディープラーニングを学びたい」と考えているIT エンジニアの方々を対象にしています。そして、ディープラーニングの手法を理解し、自分で実装できるようになるこ...

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初めてのTensorFlow──数式なしのディープラーニング

税込 2,200 20pt

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初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング PythonとTFLearnライブラリで実装まで無理なく体験学習

税込 2,420 22pt

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商品説明

本書は「これからディープラーニングを学びたい」と考えているIT エンジニアの方々を対象にしています。そして、ディープラーニングの手法を理解し、自分で実装できるようになることを目指します。
 ディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアは、2つの障壁を越えねばなりません。一つは「ディープラーニングの手法」、特に、理論を説明する数式が難解なこと。もう一つは「どうやって使うのか、実装方法が分からない」ことです。
■数式なしで理論を理解
 そこで本書は、是非知っておきたい3つの手法、即ち、(1)全結合のニューラルネットワーク、(2)畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、(3)再帰型ニューラルネットワーク(RNN)のみに話題を集中。IT エンジニアなら抵抗感なく読めるように、数式を一切使わず、気鋭のデータサイエンティストが丁寧に理論を解説します。
 実装については、Google社のディープラーニング・フレームワークTensorFlowに注目。TesorFlowと完全互換性があり、かつ、TesorFlowよりも初心者に適したTFLearnライブラリを使うことで、Python 3による実装を体験します。実装環境の構築方法も一から説明し、サンプルコードには逐次解説を加えました。
 第1章では、機械学習とディープラーニングの概要、実装ライブラリについて説明します。
 第2章では、TFLearnを使った実装環境を構築し、ツールの使い方を学びます。
 第3章では、全結合のニューラルネットワークの仕組みを理解した後、手書き文字画像のMNISTデータセットを使って、画像の分類問題を解いてみます。
 第4章ではCNNを解説した後、再度、MNISTデータを分類。また、JPEG等の一般的な画像の分類も行います。
 第5章では、時系列データに適したRNNの仕組みを理解した後、対話テキストの分類に挑戦。ここでもMNISTの分類を行ってみます。
 本書に沿って体験学習を進めれば、ディープラーニングの手法を無理なく理解でき、手を動かして実装できるようになるでしょう。

目次

  • 第1章 初めてのディープラーニング
  • 1.1 機械学習とディープラーニング
  • 1.2 ディープラーニングのライブラリ
  • 第2章 ディープラーニングの実装準備
  • 2.1 ディープラーニングの環境構築
  • 2.2 Jupyter Notebookの使い方
  • 2.3 Pythonプログラミングの基礎
  • 第3章 ディープニューラルネットワーク体験
  • 3.1 ニューラルネットワークの仕組み
  • 3.2 ディープラーニングの仕組み

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