実装 ディープラーニング

フォワードネットワーク【監修】/藤田 一弥/高原 歩【共著】

オーム社（2016/11発売）

• 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

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］

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。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[kaizen@名古屋de朝活読書会]

#説明歌　分類す画像物体検出と三目並べ付録Yolo用　実際の処理系GPUエラー解説Webにあってありがと

2017/08/01

[Hidenori Takahashi]

pyTorchは入っていないけど、いくつものフレームワークに対応した実践的な本。

2019/07/09

[S]

原理よりは、実際に提案されているネットワークを動かすという方針。ちょいちょい参考になるところがある。

2018/07/14

[eijit]

画像のクラス分類と物体検出と強化学習による三目並べのアルゴリズムの育成に絞って、ベースになっている理論から説明して、標準的なライブラリやモデルを使った実装とチューニングまで取り扱っている。

2020/05/18

[さっしー]

ディープラーニングの各種応用技術がどのように実現されているかについて、ざっと把握することができたと思う。

2018/05/06