May 2025
Intermediate to advanced
220 pages
3h 27m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
私たちの周りの世界を一瞬ごとに変化させている機械学習手法であるディープラーニングを習得するための次のステップに進もう。この実践的な本では、Facebook のオープンソースフレームワーク PyTorch を使用して、重要な概念を素早く理解し、独自のニューラルネットワークを作成するために必要な最新のスキルを習得できる。
Ian Pointer が、クラウドベースの環境に PyTorch をセットアップする方法を説明し、画像、音声、テキストなどの操作を容易にするニューラルアーキテクチャの作成を、各要素を深く掘り下げながら順を追って解説する。 また、画像への転送学習の適用、モデルのデバッグ、本番環境での PyTorch の使用に関する重要な概念についても説明する。
- ディープラーニングモデルを本番環境にデプロイする方法について学びます。
- 大手企業における PyTorch の活用事例を探る
- 画像への転移学習の適用方法を学ぶ
- ウィキペディアでトレーニングされたモデルを使用して、最先端の NLP テクニックを適用する
- PyTorchのtorchaudioライブラリを使用して、畳み込みベースのモデルで音声データを分類する
- TensorBoard とフレームグラフを使用して PyTorch モデルをデバッグする
- Google Cloud で実行されている Docker コンテナおよび Kubernetes クラスタに PyTorch アプリケーションを本番環境にデプロイする
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