太田満久の作品一覧
「太田満久」の「現場で使える！TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法」「事例でわかるＭＬＯｐｓ 機械学習の成果をスケールさせる処方箋」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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値引きあり-★機械学習の実利用で、本当にビジネスの価値を生み出すには？★ 技術・プロセス・文化の3面から学ぶ、「MLOps」はじめての実践ガイドが登場！ 機械学習システムをビジネスに導入し、運用していく中での悩みによく効くノウハウが満載です。 企業が事業で機械学習の成果をスケールさせるためのさまざまな取り組みをMLOpsといいます。 本書はそのMLOpsを解説する書籍です。 第1部ではMLOpsの全体像、そしてそれを実現する技術・プロセス・文化を紹介します。機械学習をビジネスに導入し、運用していくための基礎知識がわかりやすく学べます。 第2部では、第1部に対応したプラクティスを9つの組織から提供してもらいました。 【おもな内容】 第1部 MLOpsの背景と全体像 1章 MLOps とは 1.1 MLOpsの背景 1.2 本書でのMLOpsの全体像 2章 MLOps を実現する技術 2.1 機械学習パイプライン 2.2 推論システム 2.3 技術選定 2.4 機械学習の実行環境とアクセラレーター 2.5 機械学習システムのモニタリング 2.6 データの品質管理 2.7コードの品質管理 3章 MLOps を支えるプロセス・文化 3.1 機械学習システムの開発フローとPoC 3.2 素早い実験を繰り返す 3.3 多様な利害関係者との協業 3.4 ビジネスの意思決定に役立つモニタリング 3.5 MLOps のプロセスを支える文化 第2部 MLOpsの実践事例と処方箋 4章 DeNAにおける機械学習プロジェクトの進め方（株式会社ディー・エヌ・エー 玉木竜二 藤原秀平） 5章 少人数で迅速に実現する コンテンツレコメンドにおけるMLOps（株式会社CAM 原和希） 6章 顧客ごとに複数機械学習モデルを出し分ける学習と推論のアーキテクチャ（澁井雄介） 7章 機械学習パイプライン構築事例から見る技術選定（安立健人） 8章 事故を減らすための機械学習モデル適用の工夫（株式会社ディー・エヌ・エー〈GO株式会社出向〉 松井健一） 9章 機械学習プロジェクトの失敗確率 80% を克服するプラクティス（アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 久保隆宏） 10章 ML Test Score を用いた機械学習システムの定量的なアセスメント（柏木正隆） 11章 大規模言語モデルの研究開発から実運用に向けて（株式会社日本経済新聞社 石原祥太郎） 12章 ユーザー企業における機械学習プロジェクトの推進事例（サントリーシステムテクノロジー株式会社 高木基成） -
4.5【本書の特徴】 2015年11月にGoogleがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「TensorFlow（テンソルフロー）」は、 多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。 本書は、TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、 エンジニア向けの入門書です。第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow、Kerasの基礎について解説し、 第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を解説します。 特に、第2部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成」を取り上げています。 TensorFlowやKerasの機能面を押さえつつ、現場で使用できるような実践的な深層学習モデルまでフォローしています。 【対象読者】 深層学習に入門したいエンジニア 【目次】 第1部 基本編 第１章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras 第２章 開発環境を構築する 第３章 簡単なサンプルで学ぶTensorFlowの基本 第４章 ニューラルネットワークとKeras 第５章 KerasによるCNNの実装 第６章 学習済みモデルの活用 第７章 よく使うKerasの機能 第2部 応用編 第８章 CAEを使ったノイズ除去 第９章 自動着色 第10章 超解像 第11章 画風変換 第12章 画像生成 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。 -
3.01巻2,838円 (税込)TensorFlowとは，Googleが開発している深層学習フレームワークです。本書は，まずTensorFlowとはどういったものなのか概要を解説し，基本的な特長を押さえます。続いて，画像処理，自然言語処理，音楽生成などの問題を設定し，TensorFlowでどのようにその問題を解くかを解説します。最後にAndroidアプリからディープラーニングを動かすことにも試してみます。効率良くサービスに深層学習を取り入れたいと考えるエンジニアにとって有益な情報となるでしょう。
ユーザーレビュー
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Posted by ブクログ
モノクロの画像に自動で着色する技術が面白いと思いました。
イラスト業界ではブレイクスルーとなっているみたいです。
以前、別の本で読んだオートエンコーダーの応用。
オートエンコーダーでは学習データ＝教師データとして学習させます。
学習データを中間層で圧縮して、伸長させる。
結果が元データに近くなれば、中間層には学習データの特徴が抽出されるというロジックだそうです。
自動着色はカラー画像を明るさ成分と色成分に分解します。
そして明るさ成分(入力)と色成分(出力)になるモデルを考え、明るさ成分と色成分からカラー画像を生成して元画像に近づくよう学習させます。
学習が進むと明るさ成分のみのモノクロ画 -
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