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商品説明
Pythonフレームワーク「Keras」を用いてディープラーニングを学べる実践書。ディープラーニングの精度を上げるために必須の技法と、実践するうえで知っておくと役立つテクニックを惜しみなく紹介する。【「TRC MARC」の商品解説】
人気のPythonフレームワーク「Keras」を用いてディープラーニングを学べる実践書。
ファインチューニングやデータオーグメンテーションをはじめとする「ディープラーニングの精度を上げるために必須の技法」と、ネットワークの保存方法など「実践するうえで知っておくと役立つテクニック」を惜しみなく紹介。そのほか、ディープラーニングを機械学習と組み合わせる方法や、多入力・多出力の複雑なニューラルネットワークを構築する方法など、高度なチューニングのためのユニークな技法も多数収録。
画像処理、自然言語処理、3Dデータ処理などの豊富な事例を通して、単にフレームワークを動かすだけの段階から、目的に合わせて自由自在にカスタマイズできる段階へステップアップしよう。【商品解説】
目次
- 第1章 速習ディープラーニング
- 1.1 ニューラルネットワークの種類
- 1.2 ディープラーニングの学習手順
- 第2章 Kerasによるディープラーニング
- 2.1 Kerasとは?
- 2.2 Kerasのモデル
- 2.3 層のカスタマイズ
- 第3章 実践編①:フレームワークを動かしてみる
著者紹介
青野 雅樹
- 略歴
- 〈青野雅樹〉米国ニューヨーク州レンセラー工科大学コンピュータサイエンス学科Ph.D.取得。豊橋技術科学大学情報工学系教授を経て、同大学大学院工学研究科情報・知能工学系教授。
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