商品の説明
内容紹介
本書はプログラマが理解しやすいソースコードをベースに、実際に動作させながら、いま注目の深層学習のしくみや機械学習の基礎を解説します。深層学習のフレームワークには「Chainer」「TensorFlow」「Deel」を用い、画像とテキストを学習素材としたPythonによるコーディングを行いますが、初歩的なものであれば意外と簡単に書けることに驚くかもしれません。また、学習効果がうまく現れない場合の対処など、深層学習をはじめる最初のガイドブックとして最適な一冊です。
出版社からのコメント
本書は、わずか11行のプログラム解説からはじまります。
たったそれだけで深層学習を体験できるのが、いまの状況です。
深層学習の魅力にはまり、自らコードを書いて習得した著者が、
Deel、Chainer、TensorFlowといった深層学習用フレームワークを使い、
畳込みニューラルネットワークやリカレントニューラルネットワークのしくみを
コードを読み解きながら解説します。
ニューラルネットワークの学習には、画像と自然言語を対象に、
GUIツール(CSLAIER)を使って行う方法を紹介。
さらに後半では、AlphaGoにも使われた深層強化学習、ファインチューニングの手法、
深層化の本命と目されているオートエンコーダについても知ることができます。
●本書サポートWebサイト
http://gihyo.jp/book/2017/978-4-7741-8534-7/support
引用 終わり
だいたいの目次
第一章 深層学習超入門
第二章 Chainerで機械学習を基礎から学ぼう
第三章 リカレントニューラルネットワークのプログラミング
第四章 TensorFlowを学ぼう
第五章 深層強化学習 Deep Q Learning
第六章 深層学習のこれから
感想
深層学習のためのフレームワークをいくつかインストールすれば、全部pythonで実行できる本。
いろいろな人工知能の深層学習を経験できる。
根本的な仕組みは、私の頭では理解できないが、現実に、人工知能の深層学習が何かやっていることを体験できるので、面白い。
