出版社内容情報
そもそも機械学習を何に使うのか。画像認識を中心に「ディープラーニングを実務に活かす業」を解説。「ディープラーニング」を概念から実務へ ― Keras、Torch、Chainerによる実装！
―数多の「ディープラーニング」解説書で概念は理解できたが、さて実際使うには何から始めてよいのか―
本書は、そのような悩みを持つ実務者・技術者に向け、画像認識を中心に「ディープラーニングを実務に活かす業」を解説しています。
すでに世界で標準的に使われているディープラーニング用フレームワークであるKeras（Python）、Torch(Lua)、そして日本で開発が進められているChainerを、そのインストールや実際の使用方法についてはもとより、必要な機材・マシンスペックまでも解説していますので、本書なぞるだけで実務に応用できます。
１ はじめに
２ ネットワークの構成
３ 基本用語
４ 画像のクラス分―画像を整理する
５ 物体検出―物体の位置を探す
６ Chainerで強化学習―〇×ゲームに強いコンピュータを育てる
＜付録＞本書で利用するプログラムソースとデータセットの取得方法
株式会社フォワードネットワーク［フォワードネットワーク］
藤田一弥［フジタ カズヤ］
高原 歩［タカハラ アユム］
目次
ネットワークの構成（順伝播型ネットワーク；畳み込みニューラルネットワーク ほか）
基本用語（ディープラーニングの処理概要；活性化関数 ほか）
画像のクラス分類（共通データの作成；９層のネットワークでクラス分類 ほか）
物体検出（物体の位置を検出―２６層のネットワーク；物体の形状を検出―２３層のネットワーク）
強化学習―三目並べに強いコンピュータを育てる（強化学習；基本的な枠組み ほか）
著者等紹介
藤田一弥［フジタカズヤ］
新潟県に生まれ、新潟大学教育学部数学科卒業後、新潟県公立中学校数学教員。その後、ＩＴ系システム会社に勤務し、Ｗｅｂシステムの開発、および官公庁等の統計業務等に従事。２００４年に株式会社フォワードネットワークを設立。代表取締役
高原歩［タカハラアユム］
横浜商科大学商学部を卒業後、大手ＩＴ会社を経て株式会社フォワードネットワークに入社。Ｈａｄｏｏｐ認定開発者（ＣＣＤＨ）、Ｈａｄｏｏｐ認定管理者（ＣＣＡＨ）等の資格を保持し、ビッグデータ解析等の業務に従事（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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