なっとく!ディープラーニング 最小のコードで学習する深層学習のすべて／AndrewW．Trask／クイープ【3000円以上送料無料】

著者AndrewW．Trask(著) クイープ(監訳)出版社翔泳社発売日2020年03月ISBN9784798155012ページ数317Pキーワードなつとくでいーぷらーにんぐさいしようのこーどで ナツトクデイープラーニングサイシヨウノコードデ とらすく あんどりゆ− W． トラスク アンドリユ− W．9784798155012内容紹介機械に学習させる調教師への道【本書の内容】本書はAndrew W. Trask, "Grokking Deep Learning",Manning Publications 2019の邦訳版です。業種を問わず、すべての局面において自動化が強烈に推進されている昨今、機械学習／深層学習（ディープラーニング）の重要性は増すばかりです。本書は「機械が学習する」というテーマのもと、その根幹を成す「ディープラーニング」という手法を平易に解説した書籍です。一般に「ディープラーニング」というと、その背景となる数学的厳密性を全面に押し出し、微に入り細に入る解説が仇となって、面白くなるとばぐちでリタイアすることになりがちです。本書は数学的厳密性はそこそこに、むしろディープラーニングの全体像を俯瞰し、ディープラーニングがカバーする範囲とその構築方法、そしてそのための基礎知識をイメージしてもらえるように工夫しています。Webアプリケーションを開発する際に、フレームワークによってインフラを意識することなくサービスを構築できるようなスタイル、と言えばいいでしょうか。なにはともあれ、最初に提示されるPythonコードを「暗記」してみてください。それを拡張することで、機械に学習させる「調教師」になれることが分かるはずです。【本書のポイント】・数式を使った基礎理論ではなく「扱える」ディープラーニングを学べる・線形代数、微積分、凸最適化はもちろん、機械学習の知識も前提としない・ニューラルネットワークの基礎から上位層やアーキテクチャを学べる・Python 3.x系で実際に試せる【読者が得られること】・ディープラーニングの全体像・ニューラルネットワークの基礎・学習精度の上げ方・各種フレームワークによる実装法※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次ディープラーニング入門—ディープラーニングを学ぶのはなぜか/基本概念—機械はどのように学習するか/ニューラル予測—順伝播/ニューラル学習—勾配降下法/一度に複数の重みを学習する—勾配降下法を汎化させる/初めてのディープニューラルネットワークの構築—誤差逆伝播法/ニューラルネットワークの描き方—頭の中で、そして紙の上で/シグナルを学習し、ノイズを取り除く—正則化とバッチ/確率と非線形性のモデル化—活性化関数/エッジとコーナーに関するニューラル学習—畳み込みニューラルネットワーク/言語を理解するニューラルネットワーク—king‐man＋womanは何か/シェイクスピアのような文章を書くニューラルネットワーク—可変長データのためのリカレント層/自動最適化—ディープラーニングフレームワークを構築しよう/シェイクスピアのような文章を書くための学習—LSTM/未知のデータでのディープラーニング—フェデレーションラーニング/次のステップ—クイックガイド