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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~
Andrew W. Trask
著
株式会社クイープ
翻訳
株式会社クイープ
監修
発行年月 |
2020年03月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数/巻数 |
18p,317p |
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大きさ |
23cm |
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ジャンル |
和書/理工学/情報学/人工知能 |
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ISBN |
9784798155012 |
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商品コード |
1031407118 |
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NDC分類 |
007.13 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2020年04月3週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1031407118 |
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内容
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