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実践Deep Learning PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム

出版社名 オライリー・ジャパン
出版年月 2018年4月
ISBNコード 978-4-87311-832-1
4-87311-832-8
税込価格 3,888円
頁数・縦 316P 21cm

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商品内容

要旨

2000年代にニューラルネットワークの研究が再び活発になりました。現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。Google、Microsoft、Facebookなどの企業では、社内のディープラーニングチームが急成長しています。しかし、多くの人にとってディープラーニングはまだまだとても複雑で困難な課題です。本書ではサンプルのPython3プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。微積分、行列演算、Pythonの基礎があれば誰でも本書を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
2章 フィードフォワードニューラルネットワークの訓練
3章 TensorFlowを使ったニューラルネットワークの実装
4章 勾配降下法を超えて
5章 畳み込みニューラルネットワーク
6章 埋め込みと表現学習
7章 シーケンス分析のモデル
8章 メモリ強化ニューラルネットワーク
9章 深層強化学習

著者紹介

太田 満久 (オオタ ミツヒサ)  
1983年東京都生まれ。名古屋育ち。京都大学基礎物理学研究所にて素粒子論を専攻し、2010年に博士号を取得。同年データ分析専業のブレインパッド社に新卒として入社。入社後は数学的なバックグラウンドを生かし、自然言語処理エンジンやレコメンドアルゴリズムの開発を担当。現在は最新技術の調査・検証を担当。TensorFlow User Group Tokyoオーガナイザ。Google Developer Expert(Machine Learning)
藤原 秀平 (フジワラ シュウヘイ)  
大学院では数理最適化や機械学習の研究に取り組み修士号を取得。その後は開発者として機械学習関連の業務に携わる傍ら、Google Cloud Platform(GCP)の認定トレーナーの資格を取得し、GCPやTensorFlowを普及させるために活動。TensorFlow User Group Tokyoオーガナイザ。Google Developer xpert(Machine Learning)
牧野 聡 (マキノ サトシ)  
ソフトウェアエンジニア。日本アイ・ビー・エムソフトウェア開発研究所勤務(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)