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機械学習・深層学習
出版社名:マイナビ出版
出版年月:2023年2月
ISBN:978-4-8399-8232-4
351P 24cm
JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み 新しいライブラリーと畳み込みニューラルネットワークを徹底理解/Compass Data Science
中井悦司/著
組合員価格 税込
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円
(通常価格 税込 3,179円)
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内容紹介・もくじなど
内容紹介:本書は、Google製のライブラリーであるJAX、Flax、Optaxを利用して、ディープラーニングの機械学習モデルの構築方法を学ぶ書籍です。
JAX“GPUを使った数値計算”+Flax“ニューラルネットワークの構築”。Google製の新しいライブラリーで応用が効く機械学習モデルを構築しよう!「畳み込みニューラルネットワーク」(CNN)の仕組みをしっかり理解できる。JAX/Flax/Optaxでの機械学習モデル構築が基本から応用まで学べる。転移学習、アノマリー検知、DCGANによる画像生成モデル構築も紹介。
もくじ情報:JAX/Flax/Optax入門(最小二乗法で学ぶ機械学習の基類…(
続く
)
内容紹介:本書は、Google製のライブラリーであるJAX、Flax、Optaxを利用して、ディープラーニングの機械学習モデルの構築方法を学ぶ書籍です。
JAX“GPUを使った数値計算”+Flax“ニューラルネットワークの構築”。Google製の新しいライブラリーで応用が効く機械学習モデルを構築しよう!「畳み込みニューラルネットワーク」(CNN)の仕組みをしっかり理解できる。JAX/Flax/Optaxでの機械学習モデル構築が基本から応用まで学べる。転移学習、アノマリー検知、DCGANによる画像生成モデル構築も紹介。
もくじ情報:JAX/Flax/Optax入門(最小二乗法で学ぶ機械学習の基類;JAX/Flax/Optaxの基本的な使い方 ほか);2 分散アルゴリズムの基礎(ロジスティック回帰による二項分類器;ソフトマックス関数と多項分類器 ほか);3 ニューラルネットワークを用いた分類処理(単層ニューラルネットワークの構造;単層ニューラルネットワークによる手書き文字の分類 ほか);4 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出(畳み込みフィルターの機能;畳み込みフィルターを用いた画像の分類 ほか);5 畳み込みフィルターの多層化による性能向上(畳み込みニューラルネットワークの完成;学習済みフィルターの解釈 ほか)
著者プロフィール
中井 悦司(ナカイ エツジ)
1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる(?)転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のSolutions Architectとして活動。最近は、機械学習をはじめとするデータ活用技術の基礎を世に広めるために、講演活動のほか、雑誌記事や書籍の執筆にも注力(本データはこの書籍…(
続く
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中井 悦司(ナカイ エツジ)
1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる(?)転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のSolutions Architectとして活動。最近は、機械学習をはじめとするデータ活用技術の基礎を世に広めるために、講演活動のほか、雑誌記事や書籍の執筆にも注力(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)
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もくじ情報:JAX/Flax/Optax入門(最小二乗法で学ぶ機械学習の基類…(続く)
JAX“GPUを使った数値計算”+Flax“ニューラルネットワークの構築”。Google製の新しいライブラリーで応用が効く機械学習モデルを構築しよう!「畳み込みニューラルネットワーク」(CNN)の仕組みをしっかり理解できる。JAX/Flax/Optaxでの機械学習モデル構築が基本から応用まで学べる。転移学習、アノマリー検知、DCGANによる画像生成モデル構築も紹介。
もくじ情報:JAX/Flax/Optax入門(最小二乗法で学ぶ機械学習の基類;JAX/Flax/Optaxの基本的な使い方 ほか);2 分散アルゴリズムの基礎(ロジスティック回帰による二項分類器;ソフトマックス関数と多項分類器 ほか);3 ニューラルネットワークを用いた分類処理(単層ニューラルネットワークの構造;単層ニューラルネットワークによる手書き文字の分類 ほか);4 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出(畳み込みフィルターの機能;畳み込みフィルターを用いた画像の分類 ほか);5 畳み込みフィルターの多層化による性能向上(畳み込みニューラルネットワークの完成;学習済みフィルターの解釈 ほか)