つくりながら学ぶ！PyTorchによる発展ディープラーニング

小川雄太郎

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本書ではディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。扱うタスク内容とディープラーニングモデルは次の通りで「ビジネスの現場でディープラーニングを活用するためにも実装経験を積んでおきたいタスク」という観点で選定しました。

［本書で学習できるタスク］
転移学習、ファインチューニング：少量の画像データからディープラーニングモデルを構築
物体検出（SSD）：画像のどこに何が映っているのかを検出
セマンティックセグメンテーション（PSPNet）：ピクセルレベルで画像内の物体を検出
姿勢推定（OpenPose）：人物を検出し人体の各部位を同定しリンク
GAN（DCGAN、Self-Attention GAN）：現実に存在するような画像を生成
異常検知（AnoGAN、Efficient GAN）：正常画像のみからGANで異常画像を検出
自然言語処理（Transformer、BERT）：テキストデータの感情分析を実施
動画分類（3DCNN、ECO）：人物動作の動画データをクラス分類

本書は第1章から順番に様々なタスクに対するディープラーニングモデルの実装に取り組むことで高度かつ応用的な手法が徐々に身につく構成となっています。各ディープラーニングモデルは執筆時点でState-of-the-Art（最高性能モデル）の土台となっており、実装できるようになればその後の研究・開発に役立つことでしょう。
ディープラーニングの発展・応用手法を楽しく学んでいただければ幸いです。

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: IT・コンピュータ / 情報科学
• 出版社: マイナビ出版
• ページ数: 512ページ
• 電子版発売日: 2019年08月02日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 88MB

[ブクログ · ★★★★★]

幅広い応用技術についてコードベースで書いてある。
この本だけだと理解できない部分も多いけれど類書がないため非常に参考になる。

[ブクログ · ★★★★☆]

深層学習の実装が分かりやすく書いてある。それぞれの概念を理解できたので、仕事をしていく中でのきっかけとなれれば嬉しい。

[ブクログ · ★★★★☆]

PyTorchにChainerが吸収されたので、読もうと思い購入
作りながらわかるといったタイトルどおり、手を動かしながら学べる
事例も豊富で、自分の職種領域に絡む部分だけつまんで読めばいいと思う