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アプリケーションの実装で学ぶディープラーニング 本橋 和貴(著/文) - 秀和システム
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アプリケーションの実装で学ぶディープラーニング

コンピュータ
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B5変型判
216ページ
定価 3,000円+税
ISBN
978-4-7980-6058-3   COPY
ISBN 13
9784798060583   COPY
ISBN 10h
4-7980-6058-5   COPY
ISBN 10
4798060585   COPY
出版者記号
7980   COPY
 
Cコード
C3055
専門 単行本 電子通信
出版社在庫情報
不明
書店発売日
登録日
2021年3月30日
最終更新日
2021年3月30日
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紹介

理論、モデル作成、実装の関連が体系的によくわかる。
ディープラーニングの全体像をつかみたい初心者に最適。

●1.機械学習と深層学習の導入 ●2.畳み込みニューラルネットワークとコンピュータービジョン ●3.リカレントニューラルネットワークと自然言語処理 ●4.機械学習モデルのデプロイ ●5.さまざまなアプリケーション実装 ●6.ディープラーニングモデルの継続改善

目次

Chapter 01 機械学習と深層学習の導入
01-01 従来のプログラミングと機械学習との違い
01-02 機械学習のさまざまなアプローチ
01-03 機械学習アルゴリズムのイメージ
01-04 全結合ニューラルネットワークの学習

Chapter 02 畳み込みニューラルネットワークとコンピュータービジョン
02-01 コンピュータービジョンとは
02-02 畳み込みニューラルネットワークとは
02-03 層を深くすると何がうれしいか
02-04 代表的な畳み込みニューラルネットワークのアーキテクチャー
02-05 畳み込みニューラルネットワークの事前訓練
まとめ

Chapter 03 リカレントニューラルネットワークと自然言語処理
03-01 はじめに
03-02 自然言語処理とは
03-03 リカレントニューラルネットワーク
03-04 単語の数値化
03-05 Sequence to Sequence
03-06 Attention機構
03-07 BERT
まとめ

Chapter 04 機械学習モデルのデプロイ

Chapter 05 さまざまなアプリケーション実装
05-01 keras-flaskのサンプルコード例
05-02 Pytorch-Rabbitmqのサンプルコード例
05-03 Pytorchにおけるタスクの実行
05-04 アプリケーションの実行
まとめ

Chapter 06 ディープラーニングモデルの継続改善
06-01 モデルの継続的なデプロイ
06-02 特徴量エンジニアリング
06-03 機械学習のバージョン管理について
06-04 機械学習のシステムモニタリング
06-05 スケーラビリティの確保
06-06 AIプラットフォームの利用
まとめ

著者プロフィール

本橋 和貴  (モトハシ カズキ)  (著/文

Skymind (現Konduit) 株式会社在籍時は機械学習関連のシニアエンジニアおよびプリセールスとして従事。当社が主催した実践者向けディープラーニング勉強会シリーズではメインスピーカーとして登壇。発表内容をベースに本書1-3章の執筆を担当。

Eduardo Gonzalez  (エドワルド ゴンザレズ)  (著/文

2008年ピッツバーグ大学卒業。現在、エクスプレスAI合同会社の代表取締役社長とスカイマインドのチーフ・イノベーション・オフィサー。
DeepLearning4Jを用い最先端の自然言語処理技術を活用した製品を研究開発を行い、EclipseDeepLearning4Jプロジェクトのコントリビュータにして、TensorFlow-Java Special InterestGroupのメンバー。日本でScala祭り、HortonworksのData Summit, MicroSoftのde:codeなどでの講演実績を有する。

上記内容は本書刊行時のものです。