TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶ ディープラーニングの仕組み 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説

  • 著作者名:中井悦司
    • 書籍:2,959円
  • B5変:264ページ
  • ISBN:978-4-8399-7027-7
  • 発売日:2019年11月28日
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内容紹介

プログラムも、「仕組み」も理解して、レベルアップしよう!

本書は、ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク」(CNN)を例として、その仕組みを根本から理解すること、そして、TensorFlow 2.0とKerasを用いて実際に動作するコードを作成することが本書の目標です。

便利なライブラリを使えばディープラーニングを実装するのは難しくありません。しかし、背景にある仕組みを理解しながら1つずつプログラムを動かしていくことで、深い理解と、さまざまなシーンに合わせて応用する力を身に付けることができます。

仕組みを説明する上で数式は登場しますが、データ分析の専門家ではなくても理解できるように、丁寧にやさしく説明します。

「コードを書いて動かすことはできるけれども、実は背景で何が起きているか理解できていない」 ―― そんな方にとって、自信を身に付け、次のレベルへ進む助けとなる1冊です。

※本書では、プログラムの実行環境としてGoogle Colaboratoryを利用するため、面倒な環境構築は不要です。

※本書は、2016/9発行の『TensorFlowで学ぶディープラーニング入門』をもとに、TensorFlow 2.0ベースに書き換えたほか、全体的に解説を見直し、修正しています。そのほか、実行環境をGoogle Colaboratoryに変更、オートエンコーダーによるアノマリー検知やDCGAN による画像生成などのトピックを追加しています。

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書籍 2,959

電子書籍フォーマットについて

  

備考

中井 悦司 (なかい えつじ)
1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる(?)転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、大手検索システム企業にてクラウド・ソリューションアーキテクトとして活動。

 休日は、小学2年生の愛娘とスポーツクラブのプールに通う、近所で評判の「よいお父さん」。「世界平和」のために早めの帰宅を心がけるものの、こよなく愛する場末の飲み屋についつい立ち寄りがちな今日このごろ。最近は、機械学習をはじめとするデータ活用技術の基礎を世に広めるために、講演活動のほか、雑誌記事や書籍の執筆にも注力。

目次

第1章 TensorFlow/Keras 入門
第2章 分類アルゴリズムの基礎
第3章 ニューラルネットワークを用いた分類処理
第4章 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出
第5章 畳み込みフィルターの多層化による性能向上

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