なっとく！ディープラーニング 電子書籍｜翔泳社の本
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なっとく！ディープラーニング

著
翻訳
監修

形式：
電子書籍
発売日：
ISBN：
9784798166247
価格：
2,860円（本体2,600円＋税10%）
カテゴリ：
人工知能・機械学習
キーワード：
#プログラミング,#開発手法,#データ・データベース,#ビジネスIT
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機械に学習させる調教師への道

【本書の内容】
本書は
Andrew W. Trask, "Grokking Deep Learning",
Manning Publications 2019
の邦訳版です。

本書は「機械が学習する」というテーマのもと、
その根幹を成す「ディープラーニング」という手法を平易に解説した書籍です。

一般に「ディープラーニング」というと、その背景となる数学的厳密性を全面に押し出し、
微に入り細に入る解説が仇となって、面白くなるとばぐちでリタイアすることになりがちです。
本書は数学的厳密性はそこそこに、むしろディープラーニングの全体像を俯瞰し、
ディープラーニングがカバーする範囲とその構築方法、
そしてそのための基礎知識をイメージしてもらえるように工夫しています。

Webアプリケーションを開発する際に、フレームワークによってインフラを意識することなく
サービスを構築できるようなスタイル、と言えばいいでしょうか。

なにはともあれ、最初に提示されるPythonコードを「暗記」してみてください。
それを拡張することで、機械に学習させる「調教師」になれることが分かるはずです。

【本書のポイント】
・数式を使った基礎理論ではなく「扱える」ディープラーニングを学べる
・線形代数、微積分、凸最適化はもちろん、機械学習の知識も前提としない
・ニューラルネットワークの基礎から上位層やアーキテクチャを学べる
・Python 3.x系で実際に試せる

【読者が得られること】
・ディープラーニングの全体像
・ニューラルネットワークの基礎
・学習精度の上げ方

※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。
※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。
※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。
※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

（翔泳社）

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最終更新日:2020年05月14日
発生刷 ページ数 書籍改訂刷 電子書籍訂正 内容 登録日
1刷 082
本文下から2行目		 未 未
誤 テクチャでは、delta（0.14）にそれぞれの入力を掛けることで、
正 テクチャでは、delta（－0.14）にそれぞれの入力を掛けることで、
2020.03.30
1刷 083
図「（4）複数の入力：それぞれのweight_deltaを計算し、それぞれの重みに適用」内		 未 未
誤
正
2020.03.30
1刷 089
図版「（2）予測：予測を行い、誤差とデルタを計算」内		 未 未
誤
正
2020.05.14
1刷 091
図版「（2）予測：予測を行い、誤差とデルタを計算」内		 未 未
誤
正
2020.05.14
1刷 092
図版「（4）学習：重みを更新」内		 未 未
誤
正
2020.05.14
1刷 093
図「（3）比較：各weight_deltaを計算し、それぞれの重みに適用」内		 未 未
誤
正
2020.03.30
1刷 125
コード内		 未 未
誤 
hidden_size = 4

weights_0_1 = 2 * np.random.random((3, hidden_size)) - 1
weights_1_2 = 2 * np.random.random((hidden_size, 1)) - 1
正 
hidden_size = 4

streetlights = np.array( [ [ 1, 0, 1 ],
                                  [ 0, 1, 1 ],
                                  [ 0, 0, 1 ],
                                  [ 1, 1, 1 ] ] )

walk_vs_stop = np.array([[ 1, 1, 0, 0]]).T

weights_0_1 = 2 * np.random.random((3, hidden_size)) - 1
weights_1_2 = 2 * np.random.random((hidden_size, 1)) - 1
2020.04.07
1刷 127
図版「（1）ネットワークの重みとデータを初期化」		 未 未
誤
正
2020.04.07

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