本, 足立 悠

[足立 悠 epubライブラリによる無料の初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング。 足立 悠の本を足立 悠から無料のepubライブラリから無料のPDFファイルとしてダウンロードします。 無料でダウンロードできるデジタル書籍初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニングによる初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング]

平均的な顧客フィードバック : 3.7 5つ星のうち（14人の読者)
ファイル名 : 初めてのtensorflow-数式なしのディープラーニング.pdf (サーバー速度25.62 Mbps)
ファイルサイズ : 25.87 MB

足立 悠のPDF 初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニングを無料のフランス語のデジタルブックでダウンロードしてください。 通常、この本の費用は価格ユーロです。 ここでは、この本をPDFファイルとして無料でダウンロードできます。余分な費用をかける必要はありません。 以下のダウンロードリンクをクリックして、足立 悠 de 足立 悠の本をPDFファイルとして無料でダウンロードしてください。

無料ダウンロード初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング pdf - 内容紹介 ◆◆ PythonとTFLearnで無理なく体験学習 ◆◆ 本書は「これからディープラーニングを学びたい」と考えているIT エンジニアの方々を対象にしています。 そして、ディープラーニングの手法を理解し、自分で実装できるようになることを目指します。 ディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアは、2つの障壁を越えねばなりません。 一つは「ディープラーニングの手法」、特に、理論を説明する数式が難解なこと。 もう一つは「どうやって使うのか、実装方法が分からない」ことです。 ■数式なしで理論を理解 そこで本書は、是非知っておきたい3つの手法、即ち、1全結合のニューラルネットワーク、 2畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、3再帰型ニューラルネットワーク(RNN)のみに話題を集中。 IT エンジニアなら抵抗感なく読めるように、数式を一切使わず、気鋭のデータサイエンティストが 丁寧に理論を解説します。 ■簡単に実装できるライブラリを使用 実装については、Google社のディープラーニング・フレームワークTesorFlowに注目。 TesorFlowと完全互換性があり、かつ、TesorFlowよりも初心者に適したTFLearnライブラリを使うことで、 Python 3による実装を体験します。 実装環境の構築方法も一から説明し、サンプルコードには逐次解説を加えました。 ■理論と実装の反復で理解を深める 第1章では、機械学習とディープラーニングの概要、実装ライブラリについて説明します。 第2章では、TFLearnを使った実装環境を構築し、ツールの使い方を学びます。 第3章では、全結合のニューラルネットワークの仕組みを理解した後、 手書き文字画像のMNISTデータセットを使って、画像の分類問題を解いてみます。 第4章ではCNNを解説した後、再度、MNISTデータを分類。また、JPEG等の一般的な画像の分類も行います。 第5章では、時系列データに適したRNNの仕組みを理解した後、対話テキストの分類に挑戦。 ここでもMNISTの分類を行ってみます。 本書に沿って体験学習を進めれば、ディープラーニングの手法を無理なく理解でき、 手を動かして実装できるようになるでしょう。 ◆目次◆ 1 初めてのディープラーニング 1.1 機械学習とディープラーニング 1.2 ディープラーニングのライブラリ 2 ディープラーニングの実装準備 2.1 ディープラーニングの環境構築 2.2 Jupyter Notebookの使い方 2.3 Pythonプログラミングの基礎 3 ディープニューラルネットワーク体験 3.1 ニューラルネットワークの仕組み 3.2 ディープラーニングの仕組み 3.3 ディープラーニングの実装手順 3.4 手書き文字画像MNISTの分類 4 畳み込みニューラルネットワークの体験 4.1 畳み込みニューラルネットワークの仕組み 4.2 手書き文字画像MNISTの分類 4.3 一般的な画像の分類 5 再帰型ニューラル ネットワークの体験 5.1 再帰型ニューラルネットワークの仕組み 5.2 対話テキストの分類 5.3 手書き文字画像MNISTの分類 Appendix 付録 A.1 TensorBoardの使い方 A.2 ディープラーニングの環境構築(Windows編) A.3 Ubuntu仮想イメージのインポート方法 参考文献 内容（「BOOK」データベースより） ディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアにとっての障壁は、手法、特に理論を説明する数式が難解なこと。もう一つは「どうやって使うのか、実装方法が分からない」という点です。そこで本書は、Googleのディープラーニング・フレームワークTensorFlowに注目。TensorFlowと完全互換性があり、より初心者に適したTFLearnを使うことで、これらの壁を突破します。絞り込んだ内容と、気鋭のデータサイエンティストの丁寧な解説により、数式なしで手法(理論)を理解できます。さらに、ライブラリを使って無理なく実装まで体験できます。 著者について メーカーでデータサイエンティストとして働く傍ら、社会人大学院生としてデータマイニングの研究に従事。 ユーザー企業でデータ分析・活用を推進し、ベンダー企業で国内企業のデータ分析・活用を支援した経験があり、 両方の立場からデータサイエンスに携わってきた。 過去には、データサイエンスの普及を目的に、Webや雑誌へ記事執筆したほか、 国内各地でセミナー講師を務めてきた。 多感な時期に高専で5年間を過ごしてしまったせいか、周囲から変人と評されている。 趣味は国内の城とダム巡り、お地蔵さんが密集している場所に佇むこと。 著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より) 足立/悠 メーカーでデータサイエンティストとして働く傍ら、社会人大学院生としてデータマイニングの研究に従事。ユーザー企業でデータ分析・活用を推進し、ベンダー企業で国内企業のデータ分析・活用を支援した経験があり、両方の立場からデータサイエンスに携わってきた。過去には、データサイエンスの普及を目的に、Webや雑誌へ記事を執筆したほか、国内各地でセミナー講師を務めてきた(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)

初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニングを読んだ後、読者のコメントの下に見つけるでしょう。 参考までにご検討ください。