直感Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ―Ｐｙｔｈｏｎ×Ｋｅｒａｓでアイデアを形にするレシピ

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直感Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ―Ｐｙｔｈｏｎ×Ｋｅｒａｓでアイデアを形にするレシピ

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  • サイズ A5判／ページ数 309p／高さ 22cm
  • 商品コード 9784873118260
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

機械学習ライブラリKerasの解説書。画像識別、画像生成、自然言語処理、感情識別、自動ゲームプレイなどの幅広いサンプルを例示人気フレームワークKerasの解説書！
直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるKerasはTensorFlowのラッパーとして大人気のライブラリです。本書でもTensorFlowをバックエンドとして使用し、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、AIゲームプレイなどさまざまなモデルをPythonとKerasで実装します。対象読者は、各種のディープラーニングを素早く実装したいプログラマー、データサイエンティスト。ディープラーニングを支える技術の速習にも好適です。数式はなるべく使わずにコードと図で説明します。ニューラルネットワークおよびPython 3の基本を理解している人であれば誰でも始めることができます。

Antonio Gulli［アントニオ グッリ］
著・文・その他

Sujit Pal［サジット パル］
著・文・その他

大串 正矢［オオグシ マサヤ］
翻訳

久保 隆宏［クボ タカヒロ］
翻訳

中山 光樹［ナカヤマ ヒロキ］
翻訳

内容説明

直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるＫｅｒａｓはＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのラッパーとして大人気のライブラリです。本書でもＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗをバックエンドとして使用し、自然言語処理、画像識別、画像生成、音声合成、テキスト生成、強化学習、ＡＩゲームプレイなどさまざまなモデルをＰｙｔｈｏｎとＫｅｒａｓで実装します。対象読者は、各種のディープラーニングを素早く実装したいプログラマー、データサイエンティスト。ディープラーニングを支える技術の速習にも好適です。数式はなるべく使わずにコードと図で説明します。ニューラルネットワークおよびＰｙｔｈｏｎ３の基本を理解している人であれば誰でも始めることができます。

目次

１章　ニューラルネットワークの基礎
２章　ＫｅｒａｓのインストールとＡＰＩ
３章　畳み込みニューラルネットワーク
４章　ＧＡＮとＷａｖｅＮｅｔ
５章　単語分散表現
６章　リカレントニューラルネットワーク
７章　さまざまなディープラーニングのモデル
８章　ＡＩによるゲームプレイ
９章　総括
付録Ａ　ＧＰＵを考慮した開発環境の構築

著者等紹介

グッリ，アントニオ［グッリ，アントニオ］ ［Ｇｕｌｌｉ，Ａｎｔｏｎｉｏ］
検索エンジン、オンラインサービス、機械学習、情報検索、分析、クラウドコンピューティングの専門家。これまでヨーロッパの４つの異なる国で専門的な経験を積み、ヨーロッパとアメリカの６つの国でマネージャーを務めた。具体的には、出版業界（Ｅｌｓｅｖｉｅｒ）からポータルサイト（Ａｓｋ．ｃｏｍ）、通信業界（Ｔｉｓｃａｌｉ）、ハイテク産業の研究開発部門（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｇｏｏｇｌｅ）といった複数の分野でＣＥＯ、ＧＭ、ＣＴＯ、ＶＰ、ディレクター、サイトリーダーを務めた

パル，サジット［パル，サジット］ ［Ｐａｌ，Ｓｕｊｉｔ］
Ｅｌｓｅｖｉｅｒ　Ｌａｂｓの技術研究部長。研究コンテンツとメタデータを中心としたインテリジェントシステムの構築に従事。主な関心事は情報検索、オントロジー、自然言語処理、機械学習、分散処理。現在、ディープラーニングモデルを使用して画像の分類と類似性に取り組んでいる。以前はコンシューマーヘルスケア業界でオントロジーセマンティック検索、コンテンツターゲット広告、ＥＭＲデータ処理プラットフォームの構築をサポートしていた

大串正矢［オオグシマサヤ］
株式会社カブク所属の機械学習エンジニア。業務では時系列データに対する異常検知に従事。奈良先端科学技術大学院大学で情報工学修士の学位を取得。ＩｎｔｅｒＳｐｅｅｃｈ　２０１３、ＰｙＣｏｎ　ＪＰ　２０１６、ＥｕｒｏＰｙｔｈｏｎ　２０１７で発表経験あり

久保隆宏［クボタカヒロ］
２００６年ＴＩＳ株式会社入社。業務コンサルタントとしてキャリアをスタートし、主に化学系メーカーでの業務改善、システム構築・運用・保守までを一貫して手がける。その後より現場を助ける提案を行うことを目的に戦略技術センターへ異動。現在は「人のための要約」を目指し、少ない学習データによる要約の作成・図表化に取り組む。論文のまとめを共有するａｒＸｉｖＴｉｍｅｓの運営など、技術の普及にも積極的に取り組む

中山光樹［ナカヤマヒロキ］
２０１５年ＴＩＳ株式会社入社。入社後は、研究開発部門で自然言語処理の研究を担当。現在は、固有表現認識の研究に取り組む（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。

翔

8
5年近く前に出ている本ということもあり、ライブラリのバージョンの違いでエラーになるコードも多数。最新バージョンでの使い方を見ても間違ってなさそうな部分もあり、何を直したら良いのかわからなくなることもあった。やはり技術書の場合は版数が上がっているものはそちらを使うべきだし、そうでなければ自分で調べて対応できるようになったうえで使うべきかも。2023/01/30

calicalikoume

6
Kerasを準備して、さまざまなディープラーニングのモデルをためすまで。GAN、リカレントニューラルネットワーク、強化学習など。2024/04/21

syatsuzuka

3
kerasのパラメータを比較的丁寧に説明してくれていて、少しずつ、パラメータを追加しては、精度が上がっていく様子を見るのは、パラメータチューニングの実感を持つことができてとてもよかったです。後半は結構流し読みになってしまいましたが、GANは、ちょっとした遊び道具くらいに思ってましたが、敵対的学習というコンセプト自体に改めて、ビジネスにもつながってくるのかもしれません。SNSの利用が進み、バーチャルリアリティが進む昨今、なりすましの他にも、コンタクトセンター等でヒューマンインターフェースの改善に使う、とか。2019/09/01

Yoh Sano

1
内容が基礎過ぎた感じがある。 しかし初心者の人が、deep learningを実際に実装しようとする際には参考になるかもしれない。 個人的には、Ganの箇所をもっと深掘りしてほしかった感じはある。2019/02/24

のろあすぺ

1
内容が薄い。数学的な説明も全部外に投げている。jupyterを使っていない。そもそもコードが動かない。色々ダメ。

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