現場で使える! PyTorch 開発入門 - 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装

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出版日
ページ数
240
説明

ディープラーニングのフレームワーク PyTorch (パイトーチ)の使い方を解説した書籍です。

著者の方が Kindle ストアで販売されている『PyTorchで学ぶニューラルネットワークと深層学習』に加筆して書籍化したものとのことです。

同じ出版社の書籍で次のような書籍も出版されています。

目次
Prologue 開発環境の準備 第1章 PyTorch の基本 第2章 最尤推定と線形モデル 第3章 多層パーセプトロン 第4章 画像処理と畳み込みニューラルネット 第5章 自然言語処理と回帰型ニューラルネット 第6章 推薦システムと行列分解 第7章 アプリケーションへの組込み 付録1 訓練の様子を可視化する 付録2 Colaboratory で PyTorch の開発環境を構築する
紹介( powered by openBD

【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

【著者】
杜世橋
東京工業大学で計算機を用いた分子生物学の研究をし、卒業後はIT企業でソフトウェア開発やデータ分析に従事する。
大学院時代に当時まだブレーク前だったPythonとNumPyに出会い、勉強会の立ち上げや執筆などを通じてPythonの布教活動を行う。
近年ではスタートアップ企業を中心にデータ分析や機械学習の開発支援も行っている。子煩悩で育児休業を取得してしまうパパエンジニア。