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

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杜世橋（著）

商品番号: 157180
販売状態: 発売中
納品形態: 宅配便にてお届け
発売日: 2018年09月18日
出荷開始日: 2018年09月14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 AI & TECHNOLOGY

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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

感想・レビュー

PenguinTrainer さん

2021-07-11

画像処理、推論(因子分析)、自然言語処理をpytorch使って簡単に実装する方法が書かれた本。最後には画像を入力とするwebアプリケーションの作り方が記されており、各種手法を実務に応用するきっかけになると感じた。

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