Pythonとkerasによるディープラーニング

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Product Details

Genre

：

Architecture&Engineering

ISBN/Catalogue Number

：

ISBN 13 : 9784839964269
ISBN 10 : 4839964262

Format

：

Books

Publisher

：

マイナビ出版

Release Date

：

May/2018

Release Country

：

Japan

Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations

フランソワ・ショレ, クイープ, 巣籠悠輔 ,

Content Description

本書を読むことで、「ディープラーニングとは何か」「適用可能な問題とは」「その限界はどこにある？」を理解できます。

目次 : １　ディープラーニングの基礎（ディープラーニングとは何か/ 予習：ニューラルネットワークの数学的要素/ 入門：ニューラルネットワーク/ 機械学習の基礎）/ ２　ディープラーニングの実践（コンピュータビジョンのためのディープラーニング/ テキストとシーケンスのためのディープラーニング/ 高度なディープラーニングのベストプラクティス/ ジェネレーションディープラーニング/ 本書のまとめ）

【著者紹介】
フランソワ・ショレ : Ｇｏｏｇｌｅでディープラーニングに取り組んでいる。Ｋｅｒａｓディープラーニングライブラリの作成者であると同時に、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ機械学習フレームワークのコントリビュータでもある。また、形式推論に対する機械学習の応用とコンピュータビジョンに焦点を合わせたディープラーニングの研究も行っている

巣籠悠輔 : 電通・Ｇｏｏｇｌｅ　ＮＹ支社勤務を経て、株式会社情報医療のＣＴＯとして創業に参画。医療分野での人工知能活用を目指す。２０１８年にＦｏｒｂｅｓ　３０　Ｕｎｄｅｒ　３０　Ａｓｉａ　２０１８に選出（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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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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翔

読了日：2023/02/05

別で読んだ書籍とほぼ同じ内容だったので写経せずにそのまま読んで終わり。オライリーの本よりもやはりわかりやすくなっているように思う。(オライリーの技術系のものが特別エンジニア向けというだけのような気もするが)

suzuki

読了日：2022/02/16

著者はKerasの作者で、2017年発行。原文は著者gitHubにて無料公開されている。 Kerasを使った深層学習モデルについてサンプルコードとともに丁寧に説明しており、モデル構築等の知見を深めることができた。深層学習は微分可能なベクトル空間の写像の連続にすぎず、決して知能ではない、という主張が印象的だった。尚、2021年時点ではKerasはtensorflowに取り込まれ、Eagerモードだと勾配計算に使うクラスが違うなど、著者gitHubのサンプルコードは少し修正しないと動かない。

Koichiro Mori

読了日：2019/10/01

7章、8章でKerasのFunctional APIの実例がたくさん紹介されているのがよかった。他入力、多出力、VAE、GANなど高度なモデルの実装方法が紹介されている。ところどころ著者のCholletさんの知見が随所に盛り込まれておりとても参考になった。

nishipy

読了日：2019/01/25

タイトル通り、kerasでディープラーニングを実装する本。サンプルコードがほぼ全てGithubに上がっているため、気軽に試せる。CNNなどの画像認識系が楽しかった。

yyhhyy

読了日：2019/01/20

Kerasの使い方の説明書。ディープラーニング自体の入門的な説明は簡素だが著者の当該分野についての限界と未来のコメントなどがある。コードの省略も少なくとても丁寧な本。

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