「honto 本の通販ストア」サービス終了及び外部通販ストア連携開始のお知らせ
詳細はこちらをご確認ください。
紙の本
なっとく!ディープラーニング 最小のコードで学習する深層学習のすべて
著者 Andrew W.Trask (著),クイープ (監訳)
高校で数学を勉強し、Pythonに触れたことがある人に向けて、ディープラーニングフレームワークを使いこなせるように解説する。サンプルコードのダウンロードサービス付き。【「...
なっとく!ディープラーニング 最小のコードで学習する深層学習のすべて
なっとく!ディープラーニング
ワンステップ購入とは ワンステップ購入とは
このセットに含まれる商品
前へ戻る
- 対象はありません
次に進む
商品説明
高校で数学を勉強し、Pythonに触れたことがある人に向けて、ディープラーニングフレームワークを使いこなせるように解説する。サンプルコードのダウンロードサービス付き。【「TRC MARC」の商品解説】
機械に学習させる調教師への道
【本書の内容】
本書は
Andrew W. Trask, "Grokking Deep Learning",
Manning Publications 2019
の邦訳版です。
業種を問わず、すべての局面において自動化が強烈に推進されている昨今、
機械学習/深層学習(ディープラーニング)の重要性は増すばかりです。
本書は「機械が学習する」というテーマのもと、
その根幹を成す「ディープラーニング」という手法を平易に解説した書籍です。
一般に「ディープラーニング」というと、その背景となる数学的厳密性を全面に押し出し、
微に入り細に入る解説が仇となって、面白くなるとばぐちでリタイアすることになりがちです。
本書は数学的厳密性はそこそこに、むしろディープラーニングの全体像を俯瞰し、
ディープラーニングがカバーする範囲とその構築方法、
そしてそのための基礎知識をイメージしてもらえるように工夫しています。
Webアプリケーションを開発する際に、フレームワークによってインフラを意識することなく
サービスを構築できるようなスタイル、と言えばいいでしょうか。
なにはともあれ、最初に提示されるPythonコードを「暗記」してみてください。
それを拡張することで、機械に学習させる「調教師」になれることが分かるはずです。
【本書のポイント】
・数式を使った基礎理論ではなく「扱える」ディープラーニングを学べる
・線形代数、微積分、凸最適化はもちろん、機械学習の知識も前提としない
・ニューラルネットワークの基礎から上位層やアーキテクチャを学べる
・Python 3.x系で実際に試せる
【読者が得られること】
・ディープラーニングの全体像
・ニューラルネットワークの基礎
・学習精度の上げ方
・各種フレームワークによる実装法
【商品解説】
目次
- 第1章 ディープラーニング入門|ディープラーニングを学ぶのはなぜか
- 1.1 ディープラーニングの世界へようこそ
- 1.2 なぜディープラーニングを学ぶべきなのか
- 1.3 ディープラーニングを学ぶのは難しい?
- 1.4 なぜ本書を読むべきなのか
- 1.5 どのような準備が必要か
- 1.6 Pythonの知識が必要
- 1.7 まとめ
- 第2章 基本概念|機械はどのように学習するか
著者紹介
Andrew W.Trask
- 略歴
- 〈Andrew W.Trask〉Digital Reasoningの機械学習研究所の創設メンバー。同社でテキスト/音声分析のプロダクトマネージャーを務める。
関連キーワード
あわせて読みたい本
前へ戻る
- 対象はありません
次に進む
この著者・アーティストの他の商品
前へ戻る
- 対象はありません
次に進む