内容説明
理論、モデル作成、実装の関連が体系的によくわかる。ディープラーニングの全体像をつかみたい初心者に最適。
目次
０１ 機械学習と深層学習の導入
０２ 畳み込みニューラルネットワークとコンピュータービジョン
０３ リカレントニューラルネットワークと自然言語処理
０４ 機械学習モデルのデプロイ
０５ さまざまなアプリケーション実装
０６ ディープラーニングモデルの継続改善
著者等紹介
本橋和貴［モトハシカズキ］
Ｓｋｙｍｉｎｄ（現Ｋｏｎｄｕｉｔ）株式会社在籍時は機械学習関連のシニアエンジニアおよびプリセールスとして従事
ゴンザレズ，エドワルド［ゴンザレズ，エドワルド］ ［Ｇｏｎｚａｌｅｚ，Ｅｄｕａｒｄｏ］
２００８年ピッツバーグ大学卒業。現在、エクスプレスＡＩ合同会社の代表取締役社長とスカイマインドのチーフ・イノベーション・オフィサー。ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ４Ｊを用い最先端の自然言語処理技術を活用した製品を研究開発を行い、ＥｃｌｉｐｓｅＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ４Ｊプロジェクトのコントリビュータにして、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ‐Ｊａｖａ Ｓｐｅｃｉａｌ ＩｎｔｅｒｅｓｔＧｒｏｕｐのメンバー。日本でＳｃａｌａ祭り、ＨｏｒｔｏｎｗｏｒｋｓのＤａｔａ Ｓｕｍｍｉｔ，ＭｉｃｒｏＳｏｆｔのｄｅ：ｃｏｄｅなどでの講演実績を有する（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）
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