深層学習 改訂第2版 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

深層学習の理論と実践を網羅した、決定版とも言える改訂第2版。本書では、トランスフォーマーやグラフニューラルネットワーク、生成モデルといった最新技術に加え、深層学習の様々な課題と対策まで、現時点で最も納得できる説明と実用性を重視した内容で解説します。単なる理論の羅列ではなく、「なぜうまく働くのか」「なぜそうすべきか」という本質的な説明にこだわり、読者が自身の課題解決や研究の指針を得られるように構成されています。畳み込みニューラルネットワークや系列データのためのネットワークといった定番手法はもちろん、説明と可視化、推論の信頼性、データが少ない場合の学習、生成モデルまで、幅広いトピックを網羅。企業との共同研究で培われた実務経験も反映されており、理論だけでなく実践的な知識も深めたい研究者、エンジニア、学生にとって、深層学習の最前線を理解し、自身のプロジェクトに応用するための強力なバイブルとなるでしょう。