実装 ディープラーニング

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実装 ディープラーニング

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  • サイズ A5判/ページ数 265p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784274219993
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

目次

ネットワークの構成(順伝播型ネットワーク;畳み込みニューラルネットワーク ほか)
基本用語(ディープラーニングの処理概要;活性化関数 ほか)
画像のクラス分類(共通データの作成;9層のネットワークでクラス分類 ほか)
物体検出(物体の位置を検出―26層のネットワーク;物体の形状を検出―23層のネットワーク)
強化学習―三目並べに強いコンピュータを育てる(強化学習;基本的な枠組み ほか)

著者等紹介

藤田一弥[フジタカズヤ]
新潟県に生まれ、新潟大学教育学部数学科卒業後、新潟県公立中学校数学教員。その後、IT系システム会社に勤務し、Webシステムの開発、および官公庁等の統計業務等に従事。2004年に株式会社フォワードネットワークを設立。代表取締役

高原歩[タカハラアユム]
横浜商科大学商学部を卒業後、大手IT会社を経て株式会社フォワードネットワークに入社。Hadoop認定開発者(CCDH)、Hadoop認定管理者(CCAH)等の資格を保持し、ビッグデータ解析等の業務に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

出版社内容情報

そもそも機械学習を何に使うのか。画像認識を中心に「ディープラーニングを実務に活かす業」を解説。「ディープラーニング」を概念から実務へ ― Keras、Torch、Chainerによる実装!
―数多の「ディープラーニング」解説書で概念は理解できたが、さて実際使うには何から始めてよいのか―
本書は、そのような悩みを持つ実務者・技術者に向け、画像認識を中心に「ディープラーニングを実務に活かす業」を解説しています。
すでに世界で標準的に使われているディープラーニング用フレームワークであるKeras(Python)、Torch(Lua)、そして日本で開発が進められているChainerを、そのインストールや実際の使用方法についてはもとより、必要な機材・マシンスペックまでも解説していますので、本書なぞるだけで実務に応用できます。

1 はじめに
2 ネットワークの構成
3 基本用語
4 画像のクラス分―画像を整理する
5 物体検出―物体の位置を探す
6 Chainerで強化学習―〇×ゲームに強いコンピュータを育てる
<付録>本書で利用するプログラムソースとデータセットの取得方法

株式会社フォワードネットワーク[フォワードネットワーク]

藤田一弥[フジタ カズヤ]

高原 歩[タカハラ アユム]