PyTorch 実践入門(パイトーチジッセンニュウモン)

Name: PyTorch実践入門
Author: Eli Stevens/Luca Antiga/Thomas Viehmann
ISBN: 9784839974695

ディープラーニングの基礎から実装へ

著者:: Eli Stevens/Luca Antiga/Thomas Viehmann
出版社:: マイナビ出版
出版日:: 2021年02月01日頃
ISBN:: 9784839974695
価格:: ¥3,982
在庫:: 1
判型:: 単行本

★★★★☆4.0(5 件)

総合

28位

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言及数

200位

中級者向け

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書籍紹介

ディープラーニングの重要な基礎概念と、 PyTorch を用いたディープラーニングの実装方法について、細部まで掘り下げて解説。限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法、訓練済みモデルのデプロイ方法など『ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティス』を提示します。

・ディープラーニングのメカニズムを解説
・ Jupyter Notebook 上でサンプルコードを実行
・ PyTorch を用いたモデル訓練の実施
・実データを使用するプロジェクトをベースに実践的解説
・本番環境へのさまざまなモデルデプロイ方法

PyTorch で実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘り下げた解説をしていますのでディープラーニングの活用を目指している開発者や詳しく知りたい方におすすめです。
Manning Publications 『 Deep Learning with PyTorch 』の翻訳書

第 1 部 PyTorch の基礎
第 1 章ディープラーニングと PyTorch の概要
第 2 章訓練済みモデルの利用方法
第 3 章 PyTorch におけるテンソルの扱い方
第 4 章さまざまなデータを PyTorch テンソルで表現する方法
第 5 章ディープラーニングの学習メカニズム
第 6 章ニューラルネットワーク入門
第 7 章画像分類モデルの構築
第 8 章畳み込み (Convolution)

第 2 部ディープラーニングの実践プロジェクト:肺がんの早期発見
第 9 章肺がん早期発見プロジェクトの解説
第 10 章 LUNA データを PyTorch データセットに変換
第 11 章結節候補を画像分類するモデルの構築
第 12 章評価指標とデータ拡張を用いたモデルの改善
第 13 章セグメンテーションを用いた結節の発見
第 14 章結節・腫瘍解析システムの全体を構築

第 3 部デプロイメント (Deployment)
第 15 章本番環境にモデルをデプロイする方法
第 1 部 PyTorch の基礎
第 1 章ディープラーニングと PyTorch の概要
第 2 章訓練済みモデルの利用方法
第 3 章 PyTorch におけるテンソルの扱い方
第 4 章様々なデータを PyTorch テンソルで表現する方法
第 5 章ディープラーニングの学習メカニズム
第 6 章ニューラルネットワーク入門
第 7 章画像分類モデルの構築
第 8 章畳み込み