パイトーチ

書籍 PYTORCH実践入門【10,000円以上送料無料】(パイトーチジッセンニュウモン)書籍 つくりながら学ぶ!PYTORCHによる発展ディープラーニング【10,000円以上送料無料】(ツクリナガラマナブパイトーチニヨルハッテンディープラーニンク)書籍 BERT実践入門 PYTORCH GOOGLE COLABORATORYで学ぶあたらしい自然言語...【10,000円以上送料無料】(バートジッセンニュウモン パイトーチプラスグーグルコラボ)書籍 PYTORCHではじめるAI開発【10,000円以上送料無料】(パイトーチデハジメルエイアイカイハツ)
 

商品の説明

  • ジャンル:書籍出版社:マイナビ弊社に在庫がない場合の取り寄せ発送目安:2週間以上解説:ディープラーニングの重要な基礎概念と、PyTorchを用いたディープラーニングの実装方法について、細部まで掘り下げて解説。限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法、訓練済みモデルのデプロイ方法など『ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティス』を提示します。・ディープラーニングのメカニズムを解説・Jupyter Notebook上でサンプルコードを実行・PyTorchを用いたモデル訓練の実施・実データを使用するプロジェクトをベースに実践的解説・本番環境へのさまざまなモデルデプロイ方法PyTorchで実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘り下げた解説をしていますのでディープラーニングの活用を目指している開発者や詳しく知りたい方におすすめです。Manning Publications『Deep Learning with PyTorch』の翻訳書第1部 PyTorchの基礎第1章 ディープラーニングとPyTorchの概要第2章 訓練済みモデルの利用方法第3章 PyTorchにおけるテンソルの扱い方第4章 さまざまなデータをPyTorchテンソルで表現する方法第5章 ディープラーニング...
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  • ジャンル:書籍出版社:マイナビ弊社に在庫がない場合の取り寄せ発送目安:2週間以上解説:本書ではディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。扱うタスク内容とディープラーニングモデルは次の通りで「ビジネスの現場でディープラーニングを活用するためにも実装経験を積んでおきたいタスク」という観点で選定しました。 [本書で学習できるタスク] 転移学習、ファインチューニング:少量の画像データからディープラーニングモデルを構築 物体検出(SSD):画像のどこに何が映っているのかを検出 セマンティックセグメンテーション(PSPNet):ピクセルレベルで画像内の物体を検出 姿勢推定(OpenPose):人物を検出し人体の各部位を同定しリンク GAN(DCGAN、Self-Attention GAN):現実に存在するような画像を生成 異常検知(AnoGAN、Efficient GAN):正常画像のみからGANで異常画像を検出 自然言語処理(Transformer、BERT):テキストデータの感情分析を実施 動画分類(3DCNN、ECO):人物動作の動画データをクラス分類 本書は第1章から順番に様々なタスクに対するディープ...
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  • ジャンル:書籍出版社:翔泳社弊社に在庫がない場合の取り寄せ発送目安:2週間以上解説:自然言語処理モデル「BERT」のしくみと実装手法をPyTorchとGoogle Colaboratoryで学んでみよう!(/p)【本書の背景】近年、深層学習に基づく自然言語処理技術は飛躍的な発展を遂げており、翻訳、文章生成、文章のグルーピングなど様々な業務に利用されています。自然言語処理技術の中でも特に注目を集めているのが「BERT」です。(/p)【BERTとは】BERTは2018年の後半にGoogleから発表された、自然言語処理のための新たなディープラーニングのモデルです。「Transformer」がベースとなっており、様々な自然言語処理タスクに合わせて調整可能な汎用性があります。(/p)【本書の概要】PyTorchとGoogle Colaboratoryの環境を利用して、BERTの実装方法について解説します。具体的にはAttention、Transformerといった自然言語処理技術をベースに、BERTのしくみや実装方法についてサンプルを元に解説します。章末には演習を用意しています。(/p)【対象読者】・一歩進んだ自然言語処理技術を身につけたい方・BERTの実装を効率よくコンパクトに学びたい方・BERTの概要を実装を通して把握したい方(...
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  • ジャンル:書籍出版社:マイナビ弊社に在庫がない場合の取り寄せ発送目安:2週間以上解説: 本書では、Pytorchを使い、実際の製品やサービスの開発時に役に立つ手法を紹介するようにしています。 本書で紹介する「AI開発」では、必ずしもすべての章で、ニューラルネットワークの構造(ニューロン同士の接続の仕方)を一から新しく作成するようなことはしませんが、ModelZOOやGitHub上で公開されているモデルも、積極的に採用するようにしています。また、利用できる学習済みのモデルが公開されている際には、それをダウンロードして使用するようにします。 本書では、章によって、異なるAIを開発しますが、その際には、公開されているモデルをそのまま流用して「広義のAI」のみを作成したり、あるいは公開済みのモデルを転移学習・ファインチューニングしたりと、その都度、もっとも近道であると思われるスキームを利用して、「AI開発」を行います。 本書では次のような機能を解説しています。・CHAPTER 02・・・画像認識・CHAPTER 03・・・異常検出・CHAPTER 04・・・物体検出・CHAPTER 05・・・セグメンテーション・CHAPTER 06・・・顔認証・CHAPTER 07・・・線画イ...
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