現場で使える!PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装

翔泳社(出版社) , 杜世橋(著)

商品番号
157180
販売状態
新発売
納品形態
宅配便にてお届け
発売日
2018年09月18日
ISBN
9784798157184
判型
A5
ページ数
240
キーワード
プログラミング  ネットワーク  開発  Python  深層学習

販売価格:¥2,894(税込)

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【本書について】
本書は、 杜世橋氏がKindle Direct Publishingを利用してKindleストアで販売している
『PyTorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習』(ASIN: B078WK5CPK)を書籍化したものです。
書籍化にあたり、最新(2018年7月時点)のPyTorch v0.4に対応するなど大幅に加筆しています。
また、付録に無料で利用できるGPU環境である「Colaboratory」の利用方法の追加などを行っており、
GPU環境が利用できない読者でも様々なニューラルネットワークのモデル学習が体験できるようになっています。

【PyTorch(パイトーチ)とは】
PyTorchは主にFacebook社のメンバーが開発しているOSSの深層学習フレームワークです。
特徴としては動的ネットワーク方式を採用していてPythonの関数と同じ感覚でニューラルネットワークを構築できる点が挙げられます。

【本書の概要】
本書はPyTorchの基本から深層学習モデルの作成、そしてアプリケーション作成まで網羅した書籍です。
具体的には、PyTorchの基本から始まり、最尤推定と線形モデル、多層パーセプトロンについて解説します。
その後、画像処理と畳み込みニューラルネット、自然言語処理と再帰型ニューラルネットを扱います。
また、推薦システムやWebAPIの作成、アプリケーションのデプロイについても解説します。
さらに付録では、TensorBoardによる可視化、Colaboratoryの利用方法などを解説しています。

【対象読者】
深層学習エンジニア、機械学習エンジニア

【著者】
杜世橋
東京工業大学で計算機を用いた分子生物学の研究をし、卒業後はIT企業でソフトウェア開発やデータ分析に従事する。
大学院時代に当時まだブレーク前だったPythonとNumPyに出会い、勉強会の立ち上げや執筆などを通じてPythonの布教活動を行う。
近年ではスタートアップ企業を中心にデータ分析や機械学習の開発支援も行っている。子煩悩で育児休業を取得してしまうパパエンジニア。

はじめに
本書の対象読者と必要な事前知識
本書の構成
本書のサンプルの動作環境とサンプルプログラムについて

Prologue 開発環境の準備
 0.1 本書の検証環境
 0.2 開発環境の構築

Chapter 1 PyTorchの基本
 1.1 PyTorchの構成
 1.2 Tensor
 1.3 Tensorと自動微分
 1.4 まとめ

Chapter 2 最尤推定と線形モデル
 2.1 確率モデルと最尤推定
 2.2 確率的勾配降下法
 2.3 線形回帰モデル
 2.4 ロジスティック回帰
 2.5 まとめ

Chapter 3 多層パーセプトロン
 3.1 MLPの構築と学習
 3.2 DatasetとDataLoader
 3.3 学習効率化のTips
 3.4 ネットワークのモジュール化
 3.5 まとめ

Chapter 4 画像処理と畳み込みニューラルネットワーク
 4.1 画像と畳み込み計算
 4.2 CNNによる画像分類
 4.3 転移学習
 4.4 CNN回帰モデルによる画像の高解像度化
 4.5 DCGANによる画像生成
 4.6 まとめ

Chapter5 自然言語処理と回帰型ニューラルネットワーク
 5.1 RNNとは
 5.2 テキストデータの数値化
 5.3 RNNと文章のクラス分類
 5.4 RNNによる文章生成
 5.5 Encoder-Decoderモデルによる機械翻訳
 5.6 まとめ

Chapter6 推薦システムと行列分解
 6.1 行列因子分解
 6.2 ニューラル行列因子分解
 6.3 まとめ

Chapter 7 アプリケーションへの組込み
 7.1 モデルの保存と読み込み
 7.2 Flaskを用いたWebAPI化
 7.3 Dockerを利用したデプロイ
 7.4 ONNXを使用した他のフレームワークとの連携
 7.5 まとめ

Appendix1 訓練の様子を可視化する
 A1.1 TensorBoardによる可視化
Appendix2 ColaboratoryでPyTorchの開発環境を構築する
 A2.1 ColaboratoryによるPyTorch開発環境の構築方法

各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

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