【レビュー】PythonとKerasによるディープラーニング


【PR】この記事には広告を含む場合があります
  • 出版情報
  • ・著者:FrancoisChollet/著 株式会社クイープ/翻訳 巣籠悠輔/監修・翻訳
  • ・出版日:20180528
  • ・ページ数:392P
  • レビュー数
  • ・週間:0記事
  • ・月間:0記事
  • ・年間:0記事
  • ・全期間:24記事

ジャンルTop10選

目次

AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説!

PythonベースのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、1人でも多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説します。

本書はディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれています。数学的な表記を避け、代わりにコードを使って定量的な概念を説明することで、機械学習とディープラーニングの基本的な考えについて実践的な知識を養っていきます。
サンプルコードはPythonベースのディープラーニングフレームワークであるKerasに基づいており、バックエンドエンジンとしてTensorFlowを使用しています。

Part 1では、ディープラーニングを大まかに紹介。機械学習とニューラルネットワークを囲む状況といくつかの定義を示し、取り組みを開始するために必要な概念を説明します。

第1章:人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニングの基本的なコンテキストと予備知識を提供。
第2章:ディープラーニングに取り組むために必要な基本概念(テンソル、テンソル演算、勾配降下法、バックプロパゲーション)を紹介。
第3章:ディープラーニングフレームワークであるKerasの紹介。分類タスクと回帰タスクを処理する単純なニューラルネットワークの訓練と内部で何が起きているのかが理解できる。
第4章:機械学習の一般的なワークフローとよくある落とし穴・解決法を詳解。

Part 2では、ディープラーニングの実践的な応用例としてコンピュータビジョンと自然言語処理を詳しく見ていきます。サンプルの多くは、ディープラーニングを実務で使用するときに遭遇する問題を解決するためのテンプレートとして利用できます。

第5章:画像分類に焦点を合わせ、コンピュータビジョンの実践的な例を幅広く取り上げる。
第6章:テキストや時系列といったシーケンスデータを処理するための手法を実際に試してみる。
第7章:最先端のディープラーニングモデルを構築するための高度な手法を紹介。
第8章:画像やテキストを作成する能力を持つディープラーニングモデルであり、驚くほど芸術的な結果をもたらすことがあるジェネレーティブモデルの紹介。
第9章:本書の総括。ディープラーニングの限界とその未来を予測。

本書を最後まで読めば、ディープラーニングとは何か、適用できるのはどのような状況か、その制限についてしっかり理解できるはずです。コンピュータビジョンから自然言語処理、画像分類、時系列予測、感情分析、画像/ テキスト生成に至るまで、現実の幅広い問題にKerasを使用できるようになり、最高の短期集中コースとして活用できます。

概要

AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説!

レビューの一覧

 ・Ubuntu20.04にPythonとTensorFlowとCUDAとnvidia-driver(とcuDNN)を入れて機械学習GPU環境構築 libcudart.so.11のエラーなど[2022-02-09に投稿]

 ・Pythonでの画像認識~2人のキャラ分類にトライ~[2021-03-13に投稿]

 ・Functional API で多入力・多出力モデル[2020-09-28に投稿]

 ・KaggleとKerasで始めるディープラーニング画像分析[2020-08-24に投稿]

 ・AIで競艇の予想をしようとした話[2020-06-09に投稿]

 ・機械学習アルゴリズムの分類と実装まとめ[2020-05-26に投稿]

 ・実装初心者向けにディープラーニングの全体像、実装手順をわかりやすくまとめてみた[2020-05-23に投稿]

 ・本物の凶暴ワニ画像をKerasで100ワニ風ににこにこニューラルスタイル変換する[2020-03-24に投稿]

 ・【ディープラーニング】機械学習初心者が競艇1位予想を作れるのか試してみた。[2020-03-20に投稿]

 ・機械学習の書籍多いけど、どれ買えば良いの?レベル別にオススメ!!<初心者向け>[2020-02-04に投稿]

 ・2020年に読むべきデータサイエンスに関する書籍[2020-01-13に投稿]

 ・ゴリゴリの文系がAIをほぼ独学した半年[2019-12-27に投稿]

 ・ディープラーニングでテキストを自動生成[2019-09-27に投稿]

 ・【ディープラーニング】初心者が競艇予想ツールを作成するために学んだディープラーニングについて_実装編①[2019-09-01に投稿]

 ・【ディープラーニング】初心者が競艇予想ツールを作成するために学んだディープラーニングについて_知識編[2019-08-31に投稿]

 ・KAGGLEでどこから手を付けていいか分からず学ぶことが多すぎてまとめてみた[2019-08-04に投稿]

 ・機械学習に興味を持った素人がこれまで読んできた本[2018-12-29に投稿]

 ・courseraのML・DLコースを2か月でやり遂げた話[2018-12-24に投稿]

 ・板情報分析入門~ビットコインの板情報を入手し解析してみた~[2018-12-24に投稿]

 ・PythonでAmazonのレビューをサーチ[2018-12-16に投稿]

 ・TensorFlow・KerasのTutorials・Examplesソースコード集[2018-12-08に投稿]

 ・Amazon SageMaker で Keras を使用する(Legacy Mode)[2018-11-19に投稿]

 ・AWSのGPUインスタンスでJupyter Notebookを実行する(Windows 2018/07版)[2018-07-30に投稿]

 ・Colaboratory でそのまま使えるようにした強化学習と転移学習の雛形2種[2018-05-27に投稿]


amazonで確認