詳説 Deep Learning-実務者のためのアプローチ [単行本]
    • 詳説 Deep Learning-実務者のためのアプローチ [単行本]

    • ¥4,840146ポイント(3%還元)
    • 在庫あり2020年11月28日土曜日までヨドバシエクストリームサービス便(無料)がお届け
100000009003164744

詳説 Deep Learning-実務者のためのアプローチ [単行本]

価格:¥4,840(税込)
ポイント:146ポイント(3%還元)(¥146相当)
お届け日:在庫あり今すぐのご注文で、2020年11月28日土曜日までヨドバシエクストリームサービス便(無料)がお届けします。届け先変更]詳しくはこちら
出版社:オライリージャパン
販売開始日: 2019/08/10
お取り扱い: のお取り扱い商品です。
ご確認事項:返品不可
店舗受け取りが可能です
NEWマルチメディアAkibaマルチメディア梅田マルチメディア博多にて24時間営業時間外でもお受け取りいただけるようになりました

詳説 Deep Learning-実務者のためのアプローチ の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    エンタープライズ向けのディープラーニングの解説書。企業でディープラーニングアプリケーションを開発、運用するための実践的な手法を紹介します。対象読者はソフトウェア開発の現場で活躍する実務者。前半はディープラーニング初心者、後半はJavaエンジニア向けの構成です。機械学習、ニューラルネットワークの基礎から始め、ディープラーニングの基本的な概念、実際にチューニングを行う際のベストプラクティス、データのETL(抽出・変換・ロード)の方法、Apache Sparkを用いた並列化について、JavaライブラリDeep Learning4J(DL4J)の開発者でもある著者がわかりやすく丁寧に解説します。
  • 目次(「BOOK」データベースより)

    1章 機械学習の概要
    2章 ニューラルネットワークとディープラーニングの基礎
    3章 深層ネットワークの基礎
    4章 深層ネットワークの主要なアーキテクチャー
    5章 深層ネットワークの構築
    6章 深層ネットワークのチューニング
    7章 特定の深層ネットワークのアーキテクチャーへのチューニング
    8章 ベクトル化
    9章 Spark上でDL4Jを用いて機械学習を行う
    付録
  • 出版社からのコメント

    エンタープライズ向けのディープラーニングの解説書。ディープラーニングアプリケーションを開発、運用するための実践的な手法を紹介
  • 内容紹介

    エンタープライズ向けのディープラーニングの解説書!
    エンタープライズ向けのディープラーニングの解説書。企業でディープラーニングアプリケーションを開発、運用するための実践的な手法を紹介します。対象読者はソフトウェア開発の現場で活躍する実務者。前半はディープラーニング初心者、後半はJavaエンジニア向けの構成です。機械学習、ニューラルネットワークの基礎から始め、ディープラーニングの基本的な概念、実際にチューニングを行う際のベストプラクティス、データのETL(Extract, Transform, Load)の方法、Apache Sparkを用いた並列化について、JavaライブラリDeepLearning4J(DL4J)の開発者でもある著者がわかりやすく丁寧に解説します。
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(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)

    パターソン,ジョシュ(パターソン,ジョシュ/Patterson,Josh)
    Skymindでフィールドエンジニアリング部門の代表を務める。かつては、ビッグデータや機械学習そしてディープラーニングに関するコンサルタント会社を経営。Clouderaでの主席ソリューションアーキテクトや、Tennessee Valley Authorityでの機械学習と分散システムのエンジニアも歴任。openPDCプロジェクトとともに、スマートグリッドにHadoopを導入。テネシー大学チャタヌーガ校でコンピューターサイエンスの修士号を取得し、メッシュネットワーク(tinyOS)や社会性昆虫の最適化アルゴリズムに関する論文を発表。ソフトウェア開発に17年以上従事し、オープンソースコミュニティーでも積極的に活動。DL4JやApache Mashout、Metronome、IterativeReduce、openPDC、JMotifなどにコードを提供している

    ギブソン,アダム(ギブソン,アダム/Gibson,Adam)
    ディープラーニングのスペシャリスト。サンフランシスコ在住。フォーチュン500の企業やヘッジファンド、PR企業、起業支援組織などで機械学習のプロジェクトを企画。企業がリアルタイムのビッグデータを扱い解釈するのを支援した実績多数。13歳のころからのコンピューターマニアであり、活発にオープンソースコミュニティーへの貢献を続けている

    本橋 和貴(モトハシ カズキ)
    2017年、東京工業大学大学院の博士後期課程修了。欧州原子核研究機構CERNのLHC‐ATLAS実験における超対称性粒子探索に関する論文を執筆し博士号を取得。同年、ソフトバンク株式会社入社。ロボットとAI関連のソフトウェアの研究開発に従事。ディープラーニング領域で社内Technical Meisterに任命。2019年、ディープラーニングエンジニアとしてスカイマインド株式会社に入社

    牧野 聡(マキノ サトシ)
    ソフトウェアエンジニア。日本アイ・ビー・エムソフトウェア開発研究所勤務

    新郷 美紀(シンゴウ ミキ)
    ソリューションアーキテクト。日本電気株式会社勤務。「実践者向けディープラーニング勉強会」ではファシリテーターを務めている

詳説 Deep Learning-実務者のためのアプローチ の商品スペック

商品仕様
出版社名:オライリー・ジャパン
著者名:ジョシュ パターソン(著)/アダム ギブソン(著)/本橋 和貴(監訳)/牧野 聡(訳)/新郷 美紀(訳)
発行年月日:2019/08/08
ISBN-10:4873118808
ISBN-13:9784873118802
判型:A5
発売社名:オーム社
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:571ページ
縦:21cm
他のオライリージャパンの書籍を探す

    オライリージャパン 詳説 Deep Learning-実務者のためのアプローチ [単行本] に関するレビューとQ&A

    商品に関するご意見やご感想、購入者への質問をお待ちしています!