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初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き 単行本(ソフトカバー) – 2016/2/19

5つ星のうち 3.3 15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(深層学習)は、機械学習に劇的な進展をもたらしました。
脳の神経回路に似せた“階層の深いニューラルネットワーク"の最適化手法が、
人工知能研究を新時代へ導いたのです。

本書は「基礎編」「理論編」を通じ、その原理を初学者にも分かりやすく解説します。
画像認識分野での衝撃的な成果など、この技術が注目される背景や研究の歴史的経緯にも言及。
SuperVisionのチャレンジや「Googleの猫」といった実証研究を紹介するほか、
CNN、RNN、AutoEncoderといった代表的アルゴリズム、勾配法による
最適化計算の手法等も明らかにします。

さらに「体験編」では、Linuxユーザーを対象に、
オープンソースのディープラーニングフレームワーク“Caffe"、
および手描き文字のサンプルデータを用い、
ニューラルネットワークのパラメータチューニングを実験してみます。

出版社からのコメント

◆◆機械学習の進化形を可能な限り平易に解説しました◆◆

本書はディープラーニングを初めて学ぶITエンジニア
理工学系の学生さんを主な対象としつつ、広く
一般ビジネスマンの方々にも役立つよう工夫しました。
機械学習等の専門知識は一切前提としませんが、一部、
高校レベルの数学を思い出していただく必要があります。
また第5章以降は、Linuxの基礎知識をお持ちの方向けの
「体験編」となっています。 <本書まえがきより一部編集>

商品の説明をすべて表示する

登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 156ページ
  • 出版社: リックテレコム (2016/2/19)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4865940227
  • ISBN-13: 978-4865940220
  • 発売日: 2016/2/19
  • 商品パッケージの寸法: 24 x 18.5 x 1.8 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.3 15件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 67,505位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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カスタマーレビュー

トップカスタマーレビュー

形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
ある程度の必要な知識と概要だけ身につけて、さっさとディープりたいよー!って人におすすめ。

私は、とりあえず何でもいいから動かしてみて、細かいところはあとから少しずつ学ベばいいやって感じのなんちゃって日曜ディープラーニンギストなのでちょうどよかったです。

いきなり青い本とか読んじゃうと、頭が爆発してやる気がなくなっちゃうので。
初めはこの本ぐらいの内容がちょうどいいです。1日あれば楽しく読めちゃいます。
コメント 6人のお客様がこれが役に立ったと考えています. このレビューは参考になりましたか? はい いいえ 評価を送る...
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形式: 単行本(ソフトカバー)
ディープラーニングというと、理数系の大学で数学を学んでいることを前提に
数式やらアルゴリズムを教えるものがあるが
それだとそこにあてはまらない人達にはディープラーニングは無縁のものになってしまう。

プログラミングに使う関数やライブラリは普通中身のアルゴリズムや仕組みを知らなくても
結果を出してくれるわけで
ディープラーニングにも本来それが当てはまるだろう。

なので、この本はディープラーニングの大雑把な仕組み、概要を数学的知識なしでざっくり把握できて
あとは、実際動かしてみろ、という本であり
とりあえず、ディープラーニングの知識はないし、大学レベルの数学の知識もないが
ディープラーニングを利用して新しいアプリケーションを作りたいデベロッパーなんかにおすすめできる

ダメな部分としては後半Caffeの説明の部分でソルバーがどうのこうの言ってる部分があるが
ソルバーの簡単な説明もなく、いきなりソルバーソルバー言われても困るがな・・・と思った
読み進めばわかる部分だけども、初心者向けなんだからそこんとこチェックしてほしかった。

とりあえず、先人のレビューで言われたとおりにやってもCaffe動かんぞという声もあるので
Caffeの部分もざっと設定方法と仕組みの説明だけ見て、あとはネットで補完すればいいかと思う
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形式: 単行本(ソフトカバー)
初めてのということで、これまでAIと関わってこなかった人向けの本で、とてもシンプルに書かれていて、数式もほとんど登場しません。
ディープラーニングではない、従来の画像認識方法も紹介されていて、画像認識の足取りも感じさせてくれます。しかし、数式は出てきませんが、おそらくその数式が意味するところをすべて文章で説明されていて、その説明が非常に長く、かえってなんのこっちゃな感じになった場面が多かった印象でした。他の入門書を先に読んでいなかったら理解できなかったと思ったところもありました。初心者だけどはやくディープラーニングを試して実感してものにしていこうという人には、もどかしさを覚えるかもしれません。
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形式: 単行本(ソフトカバー)
機械学習と深層学習の区別すらついていないような前提知識の状態で本書にあたったが、
前半部分の説明が非常にわかりやすく、ディープラーニングの大まかなメカニズムを把握できた。
これなら、エンジニア以外でも理解できるのでは、という容易さだった。

ただ、当然だが、私のような前提知識ゼロの人を対象にしてくれている分、深堀具合はやはり物足りないものがあり、
多少なりともディープラーニングの知識のある方には、あまりお勧めできないと感じた。

また、Caffeの情報も、全体のテーストからみて、少しバランスを欠いているように思う。
試せる人も少ないだろうし。

人を選ぶ本だが、私的にはとっかかりをつかめたので、本書に感謝している。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
本に書いてある通りの手順では、まず動かない(ツールがコンパイルできない)
あちらこちらのサイトを調べて、あちこち直しているうちに、なんとなく動き出してしまい、
結局のところ正しい手順はよくわからず。

この本で人工知能についてなにかわかるわけではないので、
ツールの正しい導入手順がないなら意味がないではないか。。
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形式: 単行本(ソフトカバー)
いったいディープラーニングってなに?いままでのプログラムの処理と何がちがうの?
と気になっていてネットで調べてみても断片的なことしかわからず、この本を手に取ってみました。
人工知能の分野って昔からあったと思うんですけど、なぜ新しいワードがまた今になって出てきたのかなど、背景からわかりやすく説明されています。
プログラミングの知識はあったので、人が考えた手続き的なアルゴリズムで解を求めるのではなく、参考となるデータに手順をゆだねるというくだりは、なんとなく想像できました。
この本にも書かれているように、人間の脳の信号伝達のしくみをモデルにしようという研究は古くからあり、トップレベルの研究者たちによって長きにわたって積み上げられた結果がここにあるわけで、凡人が本を一冊読んで、ああ!なるほどね~とわかるようなものではありません。この本を読んでみて、じゃあ次はここを調べてみようという出発点という意味では良かったと思いました。
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