PyTorch実践入門

EliStevens / LucaAntiga / ThomasViehmann / 電通国際情報サービス後藤勇輝 / 小川雄太郎 / 櫻井亮佑 / 大串和正

3,982円 (税込)
19pt

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4.0

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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の学習メカニズム
第6章ニューラルネットワーク入門
第7章画像分類モデルの構築
第8章畳み込み（Convolution）

第2部ディープラーニングの実践プロジェクト：肺がんの早期発見
第9章肺がん早期発見プロジェクトの解説
第10章 LUNAデータをPyTorchデータセットに変換
第11章結節候補を画像分類するモデルの構築
第12章評価指標とデータ拡張を用いたモデルの改善
第13章セグメンテーションを用いた結節の発見
第14章結節・腫瘍解析システムの全体を構築

第3部デプロイメント（Deployment）
第15章本番環境にモデルをデプロイする方法

PyTorch実践入門のユーザーレビュー

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＃タメになる＃笑える＃深い

Posted by ブクログ

Pytorchにおけるテンソルの内部構造の説明や様々なデータをテンソル方法での表現等などPytorchの基礎が記載されている。

第1章の「Pytorchの基礎」は理解できるまで何度も再読したい。第2章は写経しながら、読みすすめると分かりやすい。

また、モデルの本番環境へのデプロイ方法に言及されており、とても参考になる。

2021年09月01日

Posted by ブクログ

PyTorchを使いこなすためのファーストステップとして使える本。
一方、物足りない点もあるので実践で補う必要はある(深層学習フレームワークの発展スピードが速いだけなのでこれは仕方ない)。

書かれていること
・torchテンソルの取り扱い
・各種データのtorchテンソル化
・シンプルな分類モデル

2021年03月12日

Posted by ブクログ

ネタバレ

＜レビューを書き忘れていたので2022/12/3に記入＞
第2部にある実践プロジェクトが当時の開発テーマに近い内容だったため購入。

正直、かなり敷居が高い本である気もしますが、かなり掘り下げた内容まで記載されており、セグメンテーションを現場活用するために活きてくる知見が盛りだくさんである事は間違い