【本書について】 本書は、 杜世橋氏がKindle Direct Publishingを利用してKindleストアで販売している 『PyTorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習』（ASIN: B078WK5CPK）を書籍化したものです。 書籍化にあたり、最新（2018年7月時点）のPyTorch v0.4に対応するなど大幅に加筆しています。 また、付録に無料で利用できるGPU環境である「Colaboratory」の利用方法の追加などを行っており、 GPU環境が利用できない読者でも様々なニューラルネットワークのモデル学習が体験できるようになっています。 【PyTorch（パイトーチ）とは】 PyTorchは主にFacebook社のメンバーが開発しているOSSの深層学習フレームワークです。 特徴としては動的ネットワーク方式を採用していてPythonの関数と同じ感覚でニューラルネットワークを構築できる点が挙げられます。 【本書の概要】 本書はPyTorchの基本から深層学習モデルの作成、そしてアプリケーション作成まで網羅した書籍です。 具体的には、PyTorchの基本から始まり、最尤推定と線形モデル、多層パーセプトロンについて解説します。 その後、画像処理と畳み込みニューラルネット、自然言語処理と再帰型ニューラルネットを扱います。 また、推薦システムやWebAPIの作成、アプリケーションのデプロイについても解説します。 さらに付録では、TensorBoardによる可視化、Colaboratoryの利用方法などを解説しています。 【対象読者】 深層学習エンジニア、機械学習エンジニア ※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。

「データサイエンス」という言葉だけ聞くと、複雑な数式や高度で高価なソフトウェアパッケージが必要と考えるかもしれません。ところが近年では、「R」や本書で紹介する「Python」など、データ分析に適した様々なオープンソースのソフトウェアやプログラミング言語が公開されており、必要な知識さえあれば誰でも簡単に高度な分析を行う環境が整ってきています。 本書はIT エンジニアの読者を対象とし、データサイエンスの入門としてPython を使用してデータ集計や機械学習などのデータ分析手法を習得することを目的としています。 効率的なデータ分析を実践し、自らのサービスにフィードハックを加えたいエンジニアにとって、必読の一冊になっています。 Numpy（ナムパイ）、Pandas（パンダス）といったPython独自の便利なライブラリを短時間で習得できます。 ・著者プロフィール 東京工業大学 大学院 生命理工学研究科を卒業し、バイオ・インフォマティクスを学ぶ。現在は機械学習を用いたサービスのシステム設計や様々なサービスのデータ分析に従事している。趣味は家庭菜園であり、自宅のベランダは様々な植物で占拠されている（別な意味でもサイエンティスト）。