PyTorch実践入門
ディープラーニングの基礎から実装へ
Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann, 電通国際情報サービス 後藤勇輝, 小川雄太郎, 櫻井亮佑, 大串和正マイナビ出版608ページISBN 9784839974695
ディープラーニングタグで同率7位（38冊中）。Zenn・Qiitaなどの2記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 2件
- 媒体別
- Zenn 1・企業テックブログ 1
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この本を選ぶ前に
- 出版年
- （約6年前）
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- ディープラーニングタグで同率7位（38冊中・紹介記事数の順）
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紹介している記事（2件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- AI系の研究のために読んだ本メモ Zenn · T_Tsei · · いいね 9
「プログラミング関係」の項目で、同書を和書によるPyTorch入門の候補に挙げ、少し古くなったかもしれないと留保している。Pythonからプログラミングを始め、これからAIに取り組もうとする人には特に勧めている。一方、他のプログラミング言語を使っている人は、公式チュートリアルからPyTorchに入門すればよいとしており、読者の経験に応じた入門方法を示している。
- 2021年に社内の技術書読書会で読んだ本！ 企業テックブログ · 電通総研 ·
機械学習入門に続けて読書会で輪読した。前半は機械学習ライブラリPyTorchの基礎、後半はCTスキャン画像から肺がんを検出するタスクを題材にしたプロジェクトベースの内容で、後半はかなり難しいという。読書会で協力したため全員が読み切れたと述べている。
この本について
PyTorchによるディープラーニングの基本から、画像を使った実践開発、学習済みモデルの運用までを学ぶ書籍である。前半ではテンソルによるデータ表現、学習の仕組み、ニューラルネットワーク、画像分類や畳み込みを扱い、Jupyter Notebookでサンプルコードを実行しながらモデルを訓練する。続いて、肺がんの早期発見を題材に、LUNAのデータを学習用データセットへ変換し、結節候補の分類、評価指標とデータ拡張による改善、セグメンテーションを経て解析システムを組み立てる。限られたデータを使う訓練や本番環境でのモデル運用も範囲に含む。出版社は、ディープラーニングを活用したい開発者や、仕組みを詳しく学びたい人を対象としている。記事では、Pythonからプログラミングを始めてAIに取り組む人にも入門候補として挙げられている。
楽天ブックスの商品説明と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。