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Kerasによるディープラーニング 実践テクニック&チューニング技法
青野 雅樹

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商品基本情報

  • 発売日:  2019年10月26日
  • 著者/編集:   青野 雅樹
  • 出版社:   森北出版
  • 発行形態:  単行本
  • ページ数:  224p
  • ISBNコード:  9784627854819

商品説明

【内容情報】(出版社より)
人気のPythonフレームワーク「Keras」を用いてディープラーニングを学べる実践書。

ファインチューニングやデータオーグメンテーションをはじめとする「ディープラーニングの精度を上げるために必須の技法」と、ネットワークの保存方法など「実践するうえで知っておくと役立つテクニック」を惜しみなく紹介。そのほか、ディープラーニングを機械学習と組み合わせる方法や、多入力・多出力の複雑なニューラルネットワークを構築する方法など、高度なチューニングのためのユニークな技法も多数収録。

画像処理、自然言語処理、3Dデータ処理などの豊富な事例を通して、単にフレームワークを動かすだけの段階から、目的に合わせて自由自在にカスタマイズできる段階へステップアップしよう。
第1章 速習ディープラーニング
1.1 ニューラルネットワークの種類
1.2 ディープラーニングの学習手順

第2章 Kerasによるディープラーニング
2.1 Kerasとは?
2.2 Kerasのモデル
2.3 層のカスタマイズ

第3章 実践編1:フレームワークを動かしてみる
3.1 手書き文字画像の分類
3.2 カラー画像の分類
3.3 Twitterデータの感情解析

第4章 実践編2:一歩進んだディープラーニングの技法
4.1 訓練済みニューラルネットワークを用いる:植物画像の分類
4.2 ファインチューニング:CIFAR10画像の分類
4.3 データオーグメンテーション:CIFAR100画像の分類
4.4 マルチラベル問題:ロイターニュース記事のトピック分類

第5章 実践編3:さらに進んだフレームワークの使い方
5.1 3D形状データの分類と検索
5.2 多出力のニューラルネットワークを用いる:映画の興行収入の分類・回帰
5.3 機械学習とディープラーニングを組合わせる:植物画像の分類
5.4 時系列データの予測

【内容情報】(「BOOK」データベースより)
ファインチューニングやデータオーグメンテーションをはじめとする「ディープラーニングの精度を上げるために必須の技法」と、ネットワークの保存方法など「実践するうえで知っておくと役立つテクニック」を惜しみなく紹介。ディープラーニングを機械学習と組み合わせる方法や、多入力・多出力の複雑なニューラルネットワークを構築する方法など、高度なチューニングのためのユニークな技法も多数収録。

【目次】(「BOOK」データベースより)
第1章 速習ディープラーニング(ニューラルネットワークの種類/ディープラーニングの学習手順)/第2章 Kerasによるディープラーニング(Kerasとは?/Kerasのモデル/層のカスタマイズ)/第3章 実践編1:フレームワークを動かしてみる(手書き文字画像の分類/カラー画像の分類/Twitterデータの感情解析)/第4章 実践編2:一歩進んだディープラーニングの技法(訓練済みニューラルネットワークを用いる:植物画像の分類/ファインチューニング:CIFAR10画像の分類/データオーグメンテーション:CIFAR100画像の分類/マルチラベル問題:ロイターニュース記事のトピック分類)/第5章 実践編3:さらに進んだフレームワークの使い方(3D形状データの分類と検索/多出力のニューラルネットワークを用いる:映画の興行収入の分類・回帰/機械学習とディープラーニングを組合わせる:植物画像の分類/時系列データの予測)/付録

【著者情報】(「BOOK」データベースより)
青野雅樹(アオノマサキ)
1984年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻修士課程修了。1984年日本アイ・ビー・エム(株)入社。1994年米国ニューヨーク州レンセラー工科大学コンピュータサイエンス学科Ph.D.取得。2003年豊橋技術科学大学情報工学系教授。2010年同大学大学院工学研究科情報・知能工学系教授(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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