{"product_id":"9784904774922","title":"Pythonディープラーニングシステム実装法Kerasによる画像・一般データ分類システムの構築","description":"2020年6月、KerasはTensorflowに統合されましたが、本書は統合されたKeras2.4系以降のものを対象とした最新の内容となります。\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e本書は、実践的なDeep Learning システムの構築のための知識の修得を目的としてます。ビジネスや研究の現場において、自分の問題にDeep Learning を適用でき、商用サービスや研究成果の創出に繋げられるという意味です。\u003cbr\u003eこの観点から、本書では汎用的な問題を題材とし、入力から出力までのシステム全体をメンテナンス性の高いコードで説明します。さらに、教師ありデータが少ない場合の対策や、ネットワーク形状の試行錯誤やハイパーパラメータのチューニングがしやすいシステム設計など、Deep Learning システム開発の現場で役立つ実用的なトピックも扱います。\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▽対象読者\u003cbr\u003e本書の対象読者は次のような方々です。\u003cbr\u003e・Deep Learningを用いて実践的なシステム開発をしたい読者\u003cbr\u003e・Deep Learningプログラミングの中級者・上級者を目指す読者\u003cbr\u003eより具体的には、実践的なDeep Learning システムを構築する必要がある、企業の研究者・開発者・プログラマや、大学の教員・研究員・学生のような方々です。\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e▽動作環境\u003cbr\u003e本書では、下記の動作環境にてプログラムの動作確認を行っています。バージョンが多少異なっても大きな問題はありませんが、快適な学習・実践のためにはGPU 環境を推奨します。Keras は、独立していた2.3 系までのものではなく、Tensorflow に統合された2.4 系以降のものを対象としています。\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e・CUDA環境\u003cbr\u003eCUDA Toolkit 10.1 update2\u003cbr\u003ecuDNN v7.6.5 for CUDA 10.1\u003cbr\u003e・Python 環境\u003cbr\u003e Python 3.7.7\u003cbr\u003e・Deep Learning 関連Python ライブラリ\u003cbr\u003eTensorFlow 2.2.0\u003cbr\u003e・その他のPython ライブラリ\u003cbr\u003enumpy 1.18.4\u003cbr\u003e scipy 1.4.1\u003cbr\u003e scikit-learn 0.23.1\u003cbr\u003e pandas 1.0.3\u003cbr\u003e matplotlib 3.2.1\u003cbr\u003e pillow 7.1.2\u003cbr\u003e pydot 1.4.1\u003cbr\u003e hyperopt 0.2.4\u003cbr\u003e・その他のライブラリ\u003cbr\u003e Graphviz 2.30.1","brand":"科学情報出版","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":48562430050608,"sku":"","price":4400.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"url":"https:\/\/www.maruzenjunkudo.co.jp\/products\/9784904774922","provider":"丸善ジュンク堂書店ネットストア","version":"1.0","type":"link"}