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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。
「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。

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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: 23.1 x 18.3 x 3.1 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.7 3件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

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トップカスタマーレビュー

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この本はディープラーニングという技術的にハードな話題を取り上げているにも関わらず、
極めて可読性が高く、読書にかかるストレスが最小限になるような配慮がいたるところで感じられる。
まず適切に図表が用いられており、著者が示したいこと、その概念が端的に示されている。
よくプログラミングの実装の本においては、実行したらわかることを省略がされたり、
あるいは数学的な本においては、計算の概念の図解を省略したりすることがあるが、
この本は読者に最小限の時間で物事を理解させようとする配慮が強く感じられ、この本で完結している。
理論的にも実装的にも充実しており、厄介なテンソルの式展開をやってくれる一方で、
tensorflow,kerasを利用するpythonコードの実例も十分に示されている。
ディープラーニングの理論をtensorflow,kerasがどのようにラップしているのかの対応関係も理解しやすい。

これだけ充実した内容を300ページちょっとで書ききれるのは以下の理由からだろうか。
1.目標設定がしっかりしている。
長期的目標はRNNによる時系列処理、それに至るまでの短期的な目標が各章で設定されており、
インクリメンタルに難易度が上がっていくようになっているため
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
書店に行ったが、売り切れだったのか見当たらなかったのでAmazonにて購入。世に出ている多くのディープラーニング系の参考書が画像分野(CNN)を取り上げているのに対して、おそらく唯一、時系列(RNN)を取り上げている。RNN自体の説明もかなり丁寧で分かりやすいし、そこにいたるまでのニューラルネットワークの基礎も非常に分かりやすくてためになった。タイトルにあるように TensorFlow と Keras の実装コードも◎。こちらの著者も「画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)」の著者である原田達也氏同様、東大で授業をしているようだ。
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形式: 単行本(ソフトカバー)
Kerasについて日本語で詳しい書かれたものは少ないので貴重な一冊です。
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