ゼロからのディープラーニング

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2010年代にニューラルネットワークが復活したことで、ディープラーニングはマシンラーニングの実践者、さらには多くのソフトウェアエンジニアにとって不可欠なものとなった。本書は、機械学習の経験を持つデータサイエンティストやソフトウェアエンジニアのための包括的な入門書である。ディープラーニングの基礎から始まり、重要な高度なアーキテクチャの詳細まで、ゼロから実装していく。

著者のSeth Weidmanは、第一原理のアプローチを使ってニューラルネットワークがどのように機能するかを示している。多層ニューラルネットワーク、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワークの適用方法を一から学ぶことができる。ニューラルネットワークが数学的、計算的、概念的にはどのように機能するのかを徹底的に理解することで、今後のあらゆるDeep Learningプロジェクトを成功に導くことができる。

本書が提供するもの

• ニューラルネットワークを理解するための、非常に明確で徹底的なメンタルモデルを、実用的なコード例と数学的説明とともに提供する。
• 多層ニューラルネットワークをゼロから実装するためのメソッド。
• 畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークの実装とわかりやすい説明
• 人気の高いPyTorchフレームワークを使用したニューラルネットワーク概念の実装