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直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ

感想・レビュー
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calicalikoume
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Kerasを準備して、さまざまなディープラーニングのモデルをためすまで。GAN、リカレントニューラルネットワーク、強化学習など。
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翔
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5年近く前に出ている本ということもあり、ライブラリのバージョンの違いでエラーになるコードも多数。最新バージョンでの使い方を見ても間違ってなさそうな部分もあり、何を直したら良いのかわからなくなることもあった。やはり技術書の場合は版数が上がっているものはそちらを使うべきだし、そうでなければ自分で調べて対応できるようになったうえで使うべきかも。
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Q
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KerasというPython言語のライブラリを使ってディープラーニングをとにかく使ってみる本。この分野で自分が理解しているのはCNNの範囲までだということがわかった。本書ではより高度なGAN,RNN,Q学習などの手法を解説している。それぞれの導入でおおまかな俯瞰図を示してくれているのがありがたかった。しかし本書を読んでも「なぜディープラーニングが機能するのか」はわからなかった。
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nyandora
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機械学習の知識はほとんど無かった初心者の状態で読んでしまったため、読むには苦労の連続でした。初心者が読んではいけません。一方、機械学習、ディープラーニングの基本的な概念を理解している方であれば、読めるのではと思います。 そういった方に、純粋にkerasの使い方を伝えるための本だなと思いまし、そういった方には良い本だと思います。
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syatsuzuka
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kerasのパラメータを比較的丁寧に説明してくれていて、少しずつ、パラメータを追加しては、精度が上がっていく様子を見るのは、パラメータチューニングの実感を持つことができてとてもよかったです。後半は結構流し読みになってしまいましたが、GANは、ちょっとした遊び道具くらいに思ってましたが、敵対的学習というコンセプト自体に改めて、ビジネスにもつながってくるのかもしれません。SNSの利用が進み、バーチャルリアリティが進む昨今、なりすましの他にも、コンタクトセンター等でヒューマンインターフェースの改善に使う、とか。
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Yoh Sano
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内容が基礎過ぎた感じがある。 しかし初心者の人が、deep learningを実際に実装しようとする際には参考になるかもしれない。 個人的には、Ganの箇所をもっと深掘りしてほしかった感じはある。
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yorip
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なんとなくだけど、他の本ですでにやられているテーマばっかりでなんで今出てきたのかなとは思った
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のろあすぺ
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内容が薄い。数学的な説明も全部外に投げている。jupyterを使っていない。そもそもコードが動かない。色々ダメ。
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