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TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~ 単行本(ソフトカバー) – 2016/9/27

5つ星のうち 3.5 8件のカスタマーレビュー

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商品の説明

内容紹介

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!

ディープラーニングの世界へようこそ! 本書は、機械学習やデータ分析を専門とはしない、一般の方を対象とした書籍です。― と言っても、ディープラーニングの歴史や人工知能の将来展望を語る啓蒙書ではありません。ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そして、TensorFlowを用いて実際に動作するコードを作成することが本書の目標です。

ディープラーニングの解説記事で必ず登場するのが、多数のニューロンが何層にも結合された「多層ニューラルネットワーク」の模式図です。このニューラルネットワークの中でいったいなにが起きているのか、ディープラーニングのアルゴリズムはどのような仕組みで学習をしているのか、「何とかしてこれを理解したい! 」 ― そんな気持ちを持ったあなたこそが、本書が対象とする読者です。

実の所、ディープラーニングの根底にあるのは、古くからある機械学習の仕組みそのものです。簡単な行列計算と微分の基礎がわかっていれば、その仕組みを理解することはそれほど難しくはありません。本書では、手書き文字の認識処理を行う畳み込みニューラルネットワークについて、これを構成する1つひとつのパーツの役割を丁寧に解説していきます。さらに、ディープラーニングの学習処理ライブラリであるTensorFlowを利用して、実際に動作するコードを用いながらそれぞれのパーツの動作原理を確認します。レゴブロックを組み立てるかのように、ネットワークを構成するパーツを増やしていくことで、認識精度が向上する様子が観察できることでしょう。

ちなみに、TensorFlowの公式Webサイトでは、チュートリアルとしてさまざまなサンプルコードが公開されています。これらのコードを実行してみたものの、コードの中身がよくわからず、自分なりの応用をしようにもどこから手をつけていいのかわからない ― そんな声を耳にすることもあります。本書を通して、ディープラーニングの根本原理、そして、TensorFlowのコードの書き方を学習すれば、次のステップが見えてくるはずです。ディープラーニングの奥深さ、そして、その面白さを味わうことは、決して専門家だけの特権ではありません。本書によって、知的探究心にあふれる皆さんが、ディープラーニングの世界へと足を踏み入れるきっかけを提供できたとすれば、筆者にとってこの上ない喜びです。

(本書「はじめに」より抜粋)

・本書では、TensorFlowをインストール済みのDocker用コンテナイメージを用いて説明を行っていきます。Linux、Mac OS X、Windowsなどの環境で、Dockerを利用して環境を起動することができます。また、TensorFlow 0.9.0(GPU非対応版)、Python 2.7を使用しています。
ハードウェア環境は、4コアCPUと4GB以上の物理メモリーを想定しています。メモリー容量がこれより少ない場合、第4章、および、第5章のサンプルコードが実行できない場合がありますのでご注意ください。

内容(「BOOK」データベースより)

こんな人におすすめ:機械学習、データ分析の専門家ではないけど興味がある、ディープラーニングのアルゴリズムがどうなっているのか知りたい、TensorFlowの公式サンプルコードだけでは、どう使っていいかわからない。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!

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登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 264ページ
  • 出版社: マイナビ出版 (2016/9/27)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4839960887
  • ISBN-13: 978-4839960889
  • 発売日: 2016/9/27
  • 商品パッケージの寸法: 23.4 x 18.3 x 2.5 cm
  • おすすめ度: 5つ星のうち 3.5 8件のカスタマーレビュー
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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

投稿者 Edgeworth-Kuiper Belt 殿堂入りレビュアートップ10レビュアー 投稿日 2017/4/18
形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
Deep Learning用のフレームワークとして有名なTensorFlowを使った畳み込みニューラルネットワークの理論をサンプルプログラムと共に解説した本。

扱われているアルゴリズムが少ないとはいえ、その分解説は理論的な説明と該当部分のプログラムを交互に交えながら丁寧に行われている。「TensorFlowを使いながらCNNの基本概念を丁寧に学ぶ」という目的であれば、いい本であると思う。サンプルはGithubから簡単にダウンロードできる。後半はメモリが結構必要なものがあるが、GPUは使わなくてもいいモードになっている。

2016年9月にこれを発売したというのは著者も出版社もよく頑張ったと思う。内容的にも丁寧にCNNの解説がされているのは良い。ただ、今やCNNだけならネットでもたくさんサンプルがころがっていることもあり、少なくとも2017年の春に読むと物足りなさを感じるのは事実で、せめてRNNについても取り上げてあればよかったように思う。また、Pythonのバージョンも3.0ではなく2.7である。IT業界においてDeep Learningへの関心と理解が深まってゆく中で、過渡的な位置づけの本ではないかと思う。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
「どのように処理が行われてるのか」ではなく、「何ができるのか」を知りたい人にとって適切な本です。難し過ぎず、あっさりし過ぎず、ちょうどよいです。細かい中身を知ろうとして頓挫するくらいならこの本で概要とポイントを知って必要な部分の詳細をさらに学ぶ方が効率がよいと思います。ネットで断片的な情報を集めて手間かけて学ぶことも可能かもしれませんが、スピード感持って概要を身につけたい人には役立つと思います。
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投稿者 みたよ VINE メンバー 投稿日 2016/11/12
形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
コードが小出しに出されるので、まったく読みづらい。
オライリーの「集合知プログラミング」がそうだった。
githubやらjupyterやら新しめのことばっかやってる割には、
コードを完全型で載せるとか、py形式でダウンロードできるようにしておくとか、
そういうプログラミング本の基本中の基本ができてない。
案の定、第1章の一番はじめのプログラムからInternalErrorがでたんですけど・・・
他のもnameErrorでまくり!
ハンズオン学習してみての感想です。

このエラーって、私だけですか???
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
実はテキスト系を処理したかったのでRNNやLSTMの実装の仕方を期待していたのですが、画像分析系で説明されていて、目的の情報をえられませんでした。画像からキャプションを出したりする処理をやらせたい人は参考になると思います。
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