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PyTorch実践入門 ディープラーニングの基礎から実装へ

Compass Data Science

出版社名 マイナビ出版
出版年月 2021年1月
ISBNコード 978-4-8399-7469-5
4-8399-7469-1
税込価格 3,982円
頁数・縦 591P 24cm

商品内容

要旨

PyTorchでの実装を細部まで掘り下げ解説。ニューラルネットワークとディープラーニングシステムをPyTorchを使って実装する方法を学びます。限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法、訓練済みモデルのデプロイ方法など、ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティスを提示します。

目次

第1部 PyTorchの基礎(ディープラーニングとPyTorchの概要
訓練済みモデルの利用方法
PyTorchにおけるテンソルの扱い方 ほか)
第2部 ディープラーニングの実践プロジェクト:肺がんの早期発見(肺がん早期発見プロジェクトの解説
LUNAデータをPyTorchデータセットに変換
結節候補を画像分類するモデルの構築 ほか)
第3部 デプロイメント(Deployment)(本番環境にモデルをデプロイする方法)

出版社・メーカーコメント

PyTorchを用いたディープラーニングの基本的な実装方法を解説し、さらに実際のプロジェクトにおける活用方法を紹介。ディープラーニングの基礎となる重要な概念と、それらをPyTorchでどのように実装するのかを解説します。PyTorchで実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘り下げた解説をしていますのでディープラーニングの活用を目指している開発者や詳しく知りたい方におすすめです。Manning Publications『Deep Learning with PyTorch』の翻訳書

著者紹介

スティーブンス,エリ (スティーブンス,エリ)   Stevens,Eli
キャリアの大半をシリコンバレーのスタートアップで過ごし、ソフトウェアエンジニア(企業向けネットワーク機器)からCTO(放射線腫瘍学のソフトウェア開発)まで、さまざまな役割を担ってきた
アンティガ,ルカ (アンティガ,ルカ)   Antiga,Luca
2000年代に医用生体工学の研究者として働き、この10年間はAIエンジニアリング企業の共同設立者兼CTOとしての日々を過ごした。PyTorchの中心的貢献者であり、その他複数のオープンソースプロジェクトに貢献してきた。最近、“data‐defined software”向けのインフラ分野に特化した米国のスタートアップを共同設立した
ヴィアマン,トーマス (ヴィアマン,トーマス)   Viehmann,Thomas
ドイツのミュンヘンを拠点とする機械学習およびPyTorch専門のトレーナー兼コンサルタントであり、PyTorchの中心的な開発者でもある。数学の博士号を持つ
後藤 勇輝 (ゴトウ ユウキ)  
株式会社電通国際情報サービスAIトランスフォーメーションセンター所属。ディープラーニングをはじめとした機械学習関連技術の研究、受託案件での開発を主な業務とする。電気通信大学情報理工学部、電気通信大学大学院にて修士号を取得したのち、2018年4月より現職
小川 雄太郎 (オガワ ユウタロウ)  
株式会社電通国際情報サービスAIトランスフォーメーションセンター所属。ディープラーニングをはじめとしたAI関連技術の研究開発、教育、コンサルティング、受託案件、アジャイルでのソフトウェア開発を業務とする。明石工業高等専門学校、東京大学工学部を経て、東京大学大学院、神保・小谷研究室にて脳機能計測および計算論的神経科学の研究に従事し、2016年博士号(科学)を取得。東京大学特任研究員を経て、2017年4月より現職(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)