書籍の説明文にあるように、実際にディープラーニングを必要な環境を作りつつ動かしていくための書籍です。
入門用だったり、理論の把握用と考えると、評価が下がると思います。
本書の用途としては、
・実際に(GPUなどを使った)ディープラーニングを動かすための環境作り
・ライブラリを実際に使った実装の流れを把握する
といったところがメインに感じます。
理論などの説明もある程度ありますが、それは他の書籍の方が丁寧で分かりやすかったと思います。
そちらは期待せず、他の書籍の復習程度の認識がいいと思います。
この書籍に入る前に、
・ある程度数学はこなしておく
・Pythonなども身につけておく(numPyなども)
・Linux関係も入門程度はこなしておく
・ディープラーニングの理論は他の書籍で学んでおく
としておくと、本書の内容が生きてくると思います。
理論を学ぶには、「ゼロから作る」の書籍の方が遥かに理解できます。
ただしあちらでは実務で・・というものではないので、本書とは用途が異なると思います。
個人的には、想定していた用途と合致していたので☆5です。
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実装 ディープラーニング 単行本(ソフトカバー) – 2016/11/30
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購入オプションとあわせ買い
「ディープラーニング」を概念から実務へ ― Keras、Torch、Chainerによる実装!
―数多の「ディープラーニング」解説書で概念は理解できたが、さて実際使うには何から始めてよいのか―
本書は、そのような悩みを持つ実務者・技術者に向け、画像認識を中心に「ディープラーニングを実務に活かす業」を解説しています。
すでに世界で標準的に使われているディープラーニング用フレームワークであるKeras(Python)、Torch(Lua)、そして日本で開発が進められているChainerを、そのインストールや実際の使用方法についてはもとより、必要な機材・マシンスペックまでも解説していますので、本書なぞるだけで実務に応用できます。
―数多の「ディープラーニング」解説書で概念は理解できたが、さて実際使うには何から始めてよいのか―
本書は、そのような悩みを持つ実務者・技術者に向け、画像認識を中心に「ディープラーニングを実務に活かす業」を解説しています。
すでに世界で標準的に使われているディープラーニング用フレームワークであるKeras(Python)、Torch(Lua)、そして日本で開発が進められているChainerを、そのインストールや実際の使用方法についてはもとより、必要な機材・マシンスペックまでも解説していますので、本書なぞるだけで実務に応用できます。
- 本の長さ272ページ
- 言語日本語
- 出版社オーム社
- 発売日2016/11/30
- ISBN-104274219992
- ISBN-13978-4274219993
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登録情報
- 出版社 : オーム社 (2016/11/30)
- 発売日 : 2016/11/30
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 272ページ
- ISBN-10 : 4274219992
- ISBN-13 : 978-4274219993
- Amazon 売れ筋ランキング: - 193,496位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 602位人工知能
- カスタマーレビュー:
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
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2017年1月3日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ディープラーニングを実際に動かして学習したいという私のような初心者には、他の書籍より適していると思いました。
2017年1月19日に日本でレビュー済み
最近では深層学習の発展、応用が進み、いろんな団体、サイトがその成果を発表するようになりましたが、その成果の一部を見るという本です。
内容としては解説と言うより手順を紹介していることに近く、とりあえず何処かの団体が公開しているデータやライブラリを使ってその一部を自分でやってみるという内容です。
ただ、理論や背景の解説の内容はかなり駆け足なので、取りあえずやってみるのならともかく、仕事や実験でつかうとなれば参考元の情報源にアクセスして、そこの文献やライブラリ仕様を熟読しないと使いこなすことは難しいでしょう。
この本(日本語)で情報の概要を掴み、後に元の英語の情報を頑張って読むという人はいいと思いますが最初から英語が得意な人はあまり有益ではないかもしれません。
内容としては解説と言うより手順を紹介していることに近く、とりあえず何処かの団体が公開しているデータやライブラリを使ってその一部を自分でやってみるという内容です。
ただ、理論や背景の解説の内容はかなり駆け足なので、取りあえずやってみるのならともかく、仕事や実験でつかうとなれば参考元の情報源にアクセスして、そこの文献やライブラリ仕様を熟読しないと使いこなすことは難しいでしょう。
この本(日本語)で情報の概要を掴み、後に元の英語の情報を頑張って読むという人はいいと思いますが最初から英語が得意な人はあまり有益ではないかもしれません。
2016年12月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
図や写真が豊富で、ディープラーニングの実装について分かりやすかった。文章も読みやすく、自分にはとても良い本だったので高評価とした。自分のような無料のフレームワークも紹介されており、ディープラーニングと聞いたことあるけど、実装についてこれから学習する人へお勧めだと思う。出版社のHPからサンプルプログラムをダウンロードして、そのまま実行できるのも良かった。
2017年1月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
初学者はもっと平易な本からはいるべきです。
中級レベルの人が正直この本でディープラーニングを学ぶのは厳しい。オライリーのディープラーニングの本を買った方がいいと思います。
上級レベルの方は論文を読んでいると思うので、わざわざこの本に手を出すまでもないでしょう。
ちょっと怒りを覚えるレベルでわかりにくい本でした。
中級レベルの人が正直この本でディープラーニングを学ぶのは厳しい。オライリーのディープラーニングの本を買った方がいいと思います。
上級レベルの方は論文を読んでいると思うので、わざわざこの本に手を出すまでもないでしょう。
ちょっと怒りを覚えるレベルでわかりにくい本でした。
2017年5月20日に日本でレビュー済み
『ゼロから作るDeep Learning』と合わせて購入しました。
ディープラーニングを試すうえで必要になるOSインストールから各ライブラリの準備までの環境構築から実際に評価・学習するためのサンプルコードまで解説されているので非常に取り組みやすい内容でした。
実際に画像の解析を本書籍の内容を参考に試してみました。全くディープラーニングを知らなくて何から始めようか悩んでいる人にオススメの本です。
ディープラーニングを試すうえで必要になるOSインストールから各ライブラリの準備までの環境構築から実際に評価・学習するためのサンプルコードまで解説されているので非常に取り組みやすい内容でした。
実際に画像の解析を本書籍の内容を参考に試してみました。全くディープラーニングを知らなくて何から始めようか悩んでいる人にオススメの本です。
2017年2月18日に日本でレビュー済み
他の書籍やチュートリアルでは省略されている内容が色々と書かれていて大変参考になりました。
実際にMNISTをチュートリアルを見て動かせる程度になってから読んだ方がためになると思います。
実際にMNISTをチュートリアルを見て動かせる程度になってから読んだ方がためになると思います。