Python によるディープラーニング(パイソンニヨルディープラーニング)

Name: Pythonによるディープラーニング
Author: François Chollet/巣籠悠輔/株式会社クイープ
ISBN: 9784839977733

著者:: François Chollet/巣籠悠輔/株式会社クイープ(フランソワ　ショレ/スゴモリユウスケ/カブシキガイシャクイープ)
出版社:: マイナビ出版
出版日:: 2022年03月23日頃
ISBN:: 9784839977733
在庫:: 在庫あり

中級者向け

Python深層学習機械学習TensorFlowニューラルネットワークコンピュータビジョン数学ネットワーク生成モデル時系列データ

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書籍紹介

Python のディープラーニングフレームワーク Keras の開発者である筆者が、多くの人々がディープラーニングを活用できるよう Python コーディングを交えながら分かりやすく説明していきます。「ディープラーニングを適用できる課題とはなにか」「限界はどこにあるのか」を実践解説。 Keras/TensorFlow 2 対応。第 1 版 (2017 年) 以降の話題やモデル・理論とその実装コードなど、より丁寧に解説し大幅にボリュームアップしています。
1 章ディープラーニングとは何か
2 章ニューラルネットワークの数学的要素
3 章 Keras と TensorFlow
4 章ニューラルネットワーク入門:分類と回帰
5 章機械学習の基礎
6 章機械学習のユニバーサルワークフロー
7 章 Keras を使いこなす
8 章コンピュータビジョンのためのディープラーニング
9 章コンピュータビジョンのための高度なディープラーニング
10 章時系列のためのディープラーニング
11 章テキストのためのディープラーニング
12 章生成型ディープラーニング
13 章現実世界のベストプラクティス
14 章本書のまとめ

技書の森解説

Keras の生みの親である Fran ç ois Chollet が自ら書いた深層学習の実践ガイドです。フレームワークの作者がユーザーに向けて「こう使ってほしい」と語る構成になっており、 API の背後にある設計思想まで地続きで理解できるところに、他の入門書にはない読み応えがあります。画像認識、テキスト処理、生成モデルといった応用領域を、 Keras のコードで手を動かしながら一つずつ積み上げていく進め方です。

本書の強みは、数式の羅列ではなく直感的な説明で深層学習の全体像を掴ませてくれる点にあります。過学習、正則化、学習率スケジューリングなど実務で必ずぶつかる話題が、理論として提示されるだけでなく「コードでどう対処するか」と一体になって語られます。 Python の基本文法と NumPy の初歩が分かっていれば読み始められるため、機械学習の最初のフレームワーク書として選ぶ人が多いのもうなずけます。

一方で、数学的な厳密さを重視する読者や、 PyTorch を主な道具にしたい人には方向性が合いません。 Keras/TensorFlow エコシステムを前提としている点と、理論の証明よりも実装で腑に落とすスタイルである点を踏まえた上で手に取ると、フレームワークの力を最短距離で引き出すための実用書として最大の効果を発揮します。