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[巣籠 悠輔]のDeep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 impress top gearシリーズ
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Deep Learning Javaプログラミング 深層学習の理論と実装 impress top gearシリーズ Kindle版

5つ星のうち 4.3 8件のカスタマーレビュー

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Kindle版
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紙の本の長さ: 264ページ
※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きなディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

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商品の説明

内容紹介

※この商品は固定レイアウトで作成されており、タブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。
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深層学習のアルゴリズムをJavaで実装!
「ゼロからの実装」や「ライブラリの活用」を解説

本書では、まず深層学習に関連する機械学習アルゴリズムを復習します。
その後、深層学習アルゴリズムの主要な理論を解説し、
Javaでゼロから実装する方法を示します。

さらに、Javaライブラリを利用した実装方法も解説します。
深層学習用Javaライブラリとして使用するDeeplearning4jは
オープンソースの分散処理ソフトウェアApache Spark/Hadoopに
統合されているものです。

そのほか、人工知能やディープラーニングの変遷や今後の展望について説明し、
番外編としてTheano/TensorFlow/CaffeをPythonで利用する方法も解説します。

「概要だけではなく、数式やアルゴリズムの根本まで解説」
「コード例は非常に読みやすい」----原著への読者の声

※ 本書は『Java Deep Learning Essentials』の翻訳書です。

著者について

■著者/翻訳者
◎巣籠 悠輔[すごもり・ゆうすけ]
Gunosy、READYFORの創業メンバーとして、エンジニアリング、デザインを担当。大学院修了後は電通にてデジタルクリエイティブの企画・制作、ディレクションに従事。Googleニューヨーク支社勤務を経て、2016年、医療ITスタートアップを共同創業。2016年9月より東京大学招聘講師。東京大学工学部システム創成学科卒(首席)、東京大学大学院工学系研究科 技術経営戦略学専攻卒。

登録情報

  • フォーマット: Kindle版
  • ファイルサイズ: 70770 KB
  • 出版社: インプレス (2016/10/7)
  • 販売: Amazon Services International, Inc.
  • 言語: 日本語
  • ASIN: B01LYO2ZLF
  • X-Ray:
  • Word Wise: 有効にされていません
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.2 8件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: Kindleストア 有料タイトル - 10,139位 (Kindleストア 有料タイトル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

5つ星のうち 4.3
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トップカスタマーレビュー

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Javaでフルスクラッチされたものをサンプルコードとして読みつつ学習する形式だったため、かなり理解が深まりました。
このジャンル、大抵の本はほぼ数式だけで説明していたり(正直論文で十分です)、既に存在するツールを組み合わせているだけだったり(応用が効かない)で個人的にはまるで使えないことが多いのですが、初めて実用的な本に巡り合った印象です。
ただし内容はそれなりに難しいです。数学系の専門用語が多いのと、多層パーセプトロンあたりから数式の難易度がかなり高くなるので、元々数学系ではない私の場合、記号や書き方の意味をかなり調べながらでないと理解できませんでした。
サンプルコードのJavaに関しては読みやすいです。一部でJava8のラムダ式が出てきますが、非常に理解しやすく効果的な使われ方をしておられるため混乱は無いと思います。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
ハウツーではなく理論書なので与式を理解できる・または独学で理解できないと書籍の冒頭を読んだだけで進めなくなるかとおもいます。
Pythonがもてはやされる中でJavaの底力を証明しているという点でも面白いです
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
代表的なDeep Learningのアルゴリズムを学習できます。

目的はJavaでDeep Learningをするというものではなく、Javaの実装コードを通じてDeep Learningの基本的な仕組みを理解しようというもの。他の入門書では微妙に納得いかない人には、簡易とはいえコードで実際に記載しているので、読んでみる価値はあるように思います。

他のDeep Learningの手法などが載っている本と組み合わせたときに真価を発揮する、かもしれない。そんな本であり、JavaだけでDeep Learningをがっつりやるための手法が載っているというのではないです。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
コーディングがきちんと載っていて実践しやすい。最近はAIブームに乗って色んな本が出てるが、文章だけ長く言葉だけでダラダラ書かれて実践には役立たない本が多かったが、こちらは載っているコーディングに沿ってやっていけば良いので分かりやすい。たぶん著者の方、この前テレビでも出てた?(違ったらすみません..)が、研究畑というよりはAIを実生活に組み込むことに長けているよう。そういう意味で実践的な本を求める人には良いと思う。初中級向きなようなのでアプリとかに応用する本とかも出して欲しい。
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