JAX/Flaxで学ぶディープラーニングの仕組み 新しいライブラリーと畳み込みニューラルネットワークを徹底理解 [ 中井悦司 ]

新しいライブラリーと畳み込みニューラルネットワークを徹底理解 中井悦司 マイナビ出版ジャックス フラックス デマナブ ディープラーニングノ シクミ ナカイエツジ 発行年月：2023年02月28日 ページ数：352p サイズ：単行本 ISBN：9784839982324 中井悦司（ナカイエツジ） 1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる（？）転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix／Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のSolutions　Architectとして活動。最近は、機械学習をはじめとするデータ活用技術の基礎を世に広めるために、講演活動のほか、雑誌記事や書籍の執筆にも注力（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） JAX／Flax／Optax入門（最小二乗法で学ぶ機械学習の基類／JAX／Flax／Optaxの基本的な使い方　ほか）／2　分散アルゴリズムの基礎（ロジスティック回帰による二項分類器／ソフトマックス関数と多項分類器　ほか）／3　ニューラルネットワークを用いた分類処理（単層ニューラルネットワークの構造／単層ニューラルネットワークによる手書き文字の分類　ほか）／4　畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出（畳み込みフィルターの機能／畳み込みフィルターを用いた画像の分類　ほか）／5　畳み込みフィルターの多層化による性能向上（畳み込みニューラルネットワークの完成／学習済みフィルターの解釈　ほか） JAX“GPUを使った数値計算”＋Flax“ニューラルネットワークの構築”。Google製の新しいライブラリーで応用が効く機械学習モデルを構築しよう！「畳み込みニューラルネットワーク」（CNN）の仕組みをしっかり理解できる。JAX／Flax／Optaxでの機械学習モデル構築が基本から応用まで学べる。転移学習、アノマリー検知、DCGANによる画像生成モデル構築も紹介。 本 パソコン・システム開発 その他