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詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~ 単行本(ソフトカバー) – 2017/5/30

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商品の説明

内容紹介

TensorFlowとKerasによるディープラーニング・ニューラルネットワークの実践的入門書

本書はディープラーニング、ニューラルネットワークについての予備知識がなくても学習を進められるようゼロから丁寧に、理論とその実装について解説します。
実装にはPythonのディープラーニング向けのライブラリ、TensorFlow (1.0) およびKeras (2.0) を用います。
※ 本書発刊後のTensorFlow、Kerasのバージョンに対応したコードは、GitHub上に用意しています。
「ディープラーニングについて何となくわかってはいるけれど、もう少し理解を深めたい」「画像認識だけでなく、時系列データを分析するためのモデルについても学びたい」という方にとって、学びの役に立つのではないかと思います。

単純パーセプトロンにはじまり、多層パーセプトロン、ディープニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークなど多くの手法について学びます。扱うデータの種類ごとに考えるべき課題も異なり、それに合わせてネットワークも様々な形に変化させ学習を進めます。
ディープラーニングは1つひとつのテクニックの積み重ねであり、その根底にあるのは「人間の脳をどう数式やアルゴリズムで表現できるか」です。本書で学んできた土台となる理論さえきちんと理解していれば、今後どのようなディープラーニングの手法が出てこようとも、すぐに理解し使いこなせるようになるでしょう。そして、自身で新たなモデルを考え出すこともできるはずです。

[本書の構成]
1章では、ニューラルネットワークの理論を学習するうえで必要となる数学の知識について簡単におさらいし、続く2章では、実装に向けてのPython開発環境のセットアップ、およびPythonライブラリの簡単な使い方を扱います。
3章からは、いよいよニューラルネットワークの学習に入っていきます。3章ではその基本形について学び、4章ではディープニューラルネットワーク、いわゆるディープラーニングについて学びます。通常のニューラルネットワークと何が違うのか、どのようなテクニックが用いられているのかを実装を交えて理解します。
5、6章では、時系列データを扱うためのモデルであるリカレントニューラルネットワークについて詳しく学んでいきます。5章では、リカレントニューラルネットワークの基本形を簡単なデータ例を用いて理論・実装について学び、6章ではその応用例について扱います。

内容(「BOOK」データベースより)

ディープラーニング、ニューラルネットワークについてディープラーニング向けのPythonライブラリ“TensorFlow”および“Keras”を用い丁寧に解説。時系列データ処理のためのディープラーニングのアルゴリズムに焦点を当てます。

商品の説明をすべて表示する

出版社より

PythonとKerasによるディープラーニング 実践力を身につける Pythonの教科書 実践力を身につける Pythonの教科書 やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん TensorFlowで学ぶディープラーニング入門
PythonとKerasによるディープラーニング 実践力を身につける Pythonの教科書 ゼロからやさしくはじめるPython入門 やさしく学ぶ 機械学習を理解するための数学のきほん TensorFlowで学ぶディープラーニング入門
AIの大衆化――多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説! プログラミング言語Python(パイソン)の入門書。便利な簡単プログラムから機械学習までこの1冊でOK これからPythonを始めたい人に、やさしく、楽しく、プログラミングを教えます! 数学がニガテでも大丈夫。機械学習をやさしく学べます。機械学習の数式に対するモヤモヤを一掃しよう! TensorFlowを実際に動かしながら、「畳み込みニューラルネットワーク」の仕組みを理解しよう!

登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 328ページ
  • 出版社: マイナビ出版 (2017/5/30)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4839962510
  • ISBN-13: 978-4839962517
  • 発売日: 2017/5/30
  • 梱包サイズ: 23.2 x 18.2 x 2.2 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.8 35件のカスタマーレビュー
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2017年11月10日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2017年9月1日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2018年2月14日
形式: Kindle版Amazonで購入
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2018年6月27日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2018年6月8日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2019年3月20日
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2018年5月29日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2017年7月5日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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