杜 世橋

PyTorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習

本書はITエンジニアの読者を対象とし、データサイエンスの入門としてPythonを利用してデータ集計や機械学習などのデータ分析手法を習得することを目的としています。Pythonはシンプルな文法で簡単に習得できる一方、NumPy(ナムパイ)をはじめ非常に多様なライブラリが揃っており、今やデータサイエンスにおいて最も利用されているプログラミング言語の1つと言ってもいいでしょう。お手元のパソコンで、お手軽にデータサイエンスにチャレンジしてみてください。

内容詳細

Pythonデータサイエンス -可視化、集計、統計分析、機械学習-

【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。

著者：杜世橋の検索結果

PyTorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習

Pythonデータサイエンス -可視化、集計、統計分析、機械学習-

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 (AI & TECHNOLOGY)

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