青野雅樹

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本

Kerasによるディープラーニング 実践テクニック&チューニング技法

青野雅樹

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基本情報

ジャンル
：
物理・科学・医学
ISBN/カタログNo
：
ISBN 13 : 9784627854819
ISBN 10 : 4627854811
フォーマット
：
本
出版社
：
森北出版
発行年月
：
2019年10月
発売国
：
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
青野雅樹 ,  
追加情報
:
２１２ｐ；22

内容詳細

ファインチューニングやデータオーグメンテーションをはじめとする「ディープラーニングの精度を上げるために必須の技法」と、ネットワークの保存方法など「実践するうえで知っておくと役立つテクニック」を惜しみなく紹介。ディープラーニングを機械学習と組み合わせる方法や、多入力・多出力の複雑なニューラルネットワークを構築する方法など、高度なチューニングのためのユニークな技法も多数収録。

目次 : 第１章　速習ディープラーニング（ニューラルネットワークの種類/ ディープラーニングの学習手順）/ 第２章　Ｋｅｒａｓによるディープラーニング（Ｋｅｒａｓとは？/ Ｋｅｒａｓのモデル/ 層のカスタマイズ）/ 第３章　実践編１：フレームワークを動かしてみる（手書き文字画像の分類/ カラー画像の分類/ Ｔｗｉｔｔｅｒデータの感情解析）/ 第４章　実践編２：一歩進んだディープラーニングの技法（訓練済みニューラルネットワークを用いる：植物画像の分類/ ファインチューニング：ＣＩＦＡＲ１０画像の分類/ データオーグメンテーション：ＣＩＦＡＲ１００画像の分類/ マルチラベル問題：ロイターニュース記事のトピック分類）/ 第５章　実践編３：さらに進んだフレームワークの使い方（３Ｄ形状データの分類と検索/ 多出力のニューラルネットワークを用いる：映画の興行収入の分類・回帰/ 機械学習とディープラーニングを組合わせる：植物画像の分類/ 時系列データの予測）/ 付録

【著者紹介】
青野雅樹 : １９８４年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。１９８４年日本アイ・ビー・エム（株）入社。１９９４年米国ニューヨーク州レンセラー工科大学コンピュータサイエンス学科Ｐｈ．Ｄ．取得。２００３年豊橋技術科学大学情報工学系教授。２０１０年同大学大学院工学研究科情報・知能工学系教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

（「BOOK」データベースより）

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読書メーターレビュー

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • Kenta さん

    読了日：2020/07/30

    kerasを学びやすい本だと思いますが、内容が少し不親切なところがあります（コードの説明が抜けてたり） 初心者の方にはいろんなパターンのDNNが学べるためおすすめです。

  • nemutas さん

    読了日：2020/06/24

    Colaboratoryを使いましたが、サンプルはほぼ問題なく動作しました。 【良かった点】 ・Kerasの使い方が網羅的に理解できた。 ・扱っているデータセットが面白い。 【悪かった点】 ・要点がわかりづらい。 ・細かい誤植が多い。 ・コードを省略しているところがあり、書いてある内容だけでは実行できない（サンプルコードをダウンロードする必要がある）。 ・学習データセットのダウンロード先がわかりづらい。 【感想】 色々な意味で、もう少し読みやすければいいなと思いました。

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