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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 単行本(ソフトカバー) – 2016/9/24

5つ星のうち 4.5 59件のカスタマーレビュー

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商品の説明

内容紹介

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。
ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。
ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか?なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか?といった“Why"に関する問題も取り上げます。

出版社からのコメント

■本書「まえがき」より

本書は「ディープラーニング」についての本です。ディープラーニングを理解するために必要な知識を、初歩的なことから一つひとつ積み重ねながら説明していきます。ディープラーニングとは何なのか、どういう特徴があるのか、どういう原理で動作しているのか、といったことをできるだけ平坦な言葉で説明します。ただし、技術の概要だけを説明するのではなく、一歩踏み込んでより深く理解してもらうことを目的としています。そこが本書の特徴のひとつです。

では、ディープラーニングについて、“より深く"理解するにはどうしたらよいでしょうか? 筆者が考えるに、そのための最も良い方法は、実際に作ってみることです。実際に動くプログラムをゼロから作り、ソースコードを読みながら考える――そのような作業が、ディープラーニングを(さらに言えば、高度に見える何らかの技術を)正しく理解する上で重要だと筆者は信じて疑いません。ここで、「ゼロから」という言葉を用いましたが、それはできるだけ外部の既成品(ライブラリやツールなど)には頼らないということを意味します。つまり、本書が目標とすることは、中身の分からないブラックボックスは極力使わずに、自分が理解できる最低限の知識から出発し、最先端のディープラーニングを作り上げることを目指すことなのです。そして、その作るという過程を通して、ディープラーニングについてより深く理解してもらいたいと思っています。

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 320ページ
  • 出版社: オライリージャパン (2016/9/24)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4873117585
  • ISBN-13: 978-4873117584
  • 発売日: 2016/9/24
  • 商品パッケージの寸法: 21 x 15 x 2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.5 59件のカスタマーレビュー
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機械学習関連の勉強を始めて半年ほどなのですが、最初にこの本から読みたかったと思いました。
本当にゼロから書かれています。よもやPythonの書き方から入っているとは思いませんでした。
この分野の勉強を新規に始めると、

・Python
・NumPyやPandasなどの行列操作ライブラリ
・機械学習そのものの概念
・行列計算、微分などの数学知識

など理解に必要な勉強が多岐にわたるため根気を要する面があるのですが、
この本は全部説明しています。タイトル通りゼロから。
そしてその説明が分かりやすく、かつ必要十分です。
既に勉強してた部分についても、この本を読んで理解が深まりました。
高い評判もうなずけます。
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投稿者 inunosinsi 投稿日 2016/11/16
形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
サンプルコードがあるけど、写経せずともやりたいことがよくわかる。
数式の説明も丁寧で抵抗がない。
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投稿者 私だよ 投稿日 2017/6/13
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わかり易くて良い。理解がし易かった。
読みやすくて良い。いつでもどこでも読めた。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
Pythonの基礎から始まり、パーセプトロン、ニューラルネットワーク、ニューラルネットワークの学習、誤差逆伝播法、学習に関するテクニック、畳み込みニューラルネットワーク、ディープラーニングと、丁寧に一歩づつ階段を上っていくかのような説明の流れです。
主に画像認識について書かれた良書です。自然言語処理や音声認識については書かれていません。
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最低限の微分積分、線形代数やプログラミング知識があれば理解できます!!丁寧に説明されて、ほとんどジャンプを感じません。
久々に読んでいて内容に入り込んでで夢中になりました。
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機械学習には少し興味があって以前ちょっと調べ得たことがある程度で、最近猫や囲碁で話題になってるDeep Learningは全く知らないので知りたいう思いはあった。 しかし、優秀なフレームワークがいくつも公開されてるのに、今さらゼロから作る意味があるのかいう疑念を持ちつつも、なりゆきから読み進んだ。 私が浅はかだった。 メチャおもしろくDeep Learningの基本的な要素技術が把握できる。どういうものか理解したいという自分のニーズにはぴったりあっていた。 この著者は、人が理解するということのツボをおさえているようだ。うまいこと説明されてドンドン進んでいける。

この本で学べること:
・基礎になるニューラルネットワークの概念と実装
・ニューラルネットワークに学習させるためのいろいろなテクニック
・画像処理(数字認識)への応用
・Deep Learningの概要、最近はやりの形態、応用例
・Pythonがどんな風に使えるのか
必要な予備知識:
・行列のかけ算
・微分の考え方
・プログラミング(Pythobnは知らなくても大丈夫)

Deep Learningの基礎となる技術を理解させるのがメインで、Deep Learning自体は概観するというイメージ。<
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ニューラルネットの初歩的なところから、ディープラーニングの内容まで、非常に簡潔に書かれていて一気に読み進めることができました。

基本的なところは、この本一冊で十分理解できたと思います。

とても読みやすくてよかったと思います。
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いい本です。外国人にとって理解やすいと思います。ぜひ読んでみてください。
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機械学習を大学で学んでいるのですが(理学系)、直接TensorflowやKerasを扱って概念を説明するだけだったので、深い理解に至りませんでした。

機械学習のライブラリを使えば、複雑な処理も数行で済ませることができます。ただ逆に考えると、それは機械学習の内部で行っていることを見ていないことに等しいので(ブラックボックス)、実際何が行われいるかというのは、もっと原理的にNumpy等で書き直すことで理解できます。(そのためには線形代数の理解が必要です。本書ではそれらも説明されています。)

本書では直接Tensorflow等を扱うことはせず、ひたすらNumpyを用いてコードを組んでいきます。ある程度こういったライブラリを使っている方なら、靄が消えていくように理解できることと思います。

一方で機械学習を初めての方は、このやり方では全体像が見えにくいと思うので、MNIST for beginnersをとりあえず適当にやってみてから本書を読み進めると、チュートリアルのコードの一つ一つの意味がわかると思います。
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