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目次
表紙 商標/サンプル/正誤表 まえがき 第1章 ディープラーニングプロジェクトはなぜうまくいかないのか 1.1 本書がディープラーニングに注力する理由 1.2 なぜディープラーニングから学ぼうとするのか 1.3 ディープラーニングが採用される要因 1.4 ディープラーニングの現場での課題 1.5 AIテンプレートの重要性 1.6 本書で取り上げる内容 第2章 機械学習プロジェクトの標準プロセス[課題理解からメンテナンスまで] 2.1 ビジネス課題の理解 2.1.1 チームのスキル要件/2.1.2 適切なチームの構築方法 2.1.3 データサイエンティストを雇うタイミング 2.1.4 ビジネス要件 2.1.5 ITインフラ要件 2.1.6 機械学習の採用基準の確立 2.1.7 課題の設定指針 2.2 探索的データ分析 2.2.1 探索的データ分析の直感的理解/2.2.2 データの理解 2.2.3 EDAプロセスの全体像/2.2.3.1 EDAプロセスで用いられるツール 2.2.4 評価指標の使用方法 2.2.5 EDAの繰り返し実行 2.2.6 パイプラインの不具合の調査方法 2.2.7 プロジェクト範囲の設定方法 2.2.8 プロジェクト期間の見積もり方法 2.2.9 問題の未然防止策 2.2.9.1 EDA結果の検証手順 2.3 モデル開発の下準備/2.3.1 データ準備の最適化 2.3.2 モデルのアーキテクチャの最適化 2.3.3 データサイエンスのコンペティションの利用について 2.4 モデル開発/2.4.1 経験(Experience)の実行 2.4.2 経験の実行ステップ 2.4.3 評価指標(Metrics:メトリクス)の理解 2.5 モデルのサービス展開(デプロイ) 2.5.1 サービス展開の要件/2.5.2 モデルの公開方法 2.5.3 フロントエンドサービスの要件 2.5.4 クラウドへのサービス展開/2.5.5 オンプレミスへのサービス展開 2.5.6 クラスタへのサービス展開/2.5.6.1 Kubernetesへのサービス展開 2.5.6.2 クラスタのアーキテクチャ概要 2.5.7 ハードウェアの選択 2.5.7.1 特定用途のチップの利用 2.5.7.2 デフォルト値の利用/2.5.8 サービス展開の準備 2.5.8.1 GDPRの取り扱い 2.5.8.2 ソフトウェアのバージョン管理/2.5.8.3 モデルのサービス展開手順 2.5.8.4 データ処理方式 2.6 モデルの品質管理/2.6.1 モデルのモニタリング 2.6.1.1 インフラストラクチャの指標/2.6.1.2 機械学習のモデルの品質検査指標 2.6.2 SLAのモニタリング/2.6.2.1 SLAの定義/2.6.2.2 SLAの典型的な仕組み 2.6.2.3 SLAを満たしていない場合の対処方法/2.6.3 モデルのメンテナンス 2.6.3.1 メンテナンスで生じる問題/2.6.4 コンセプトの不安定さのモニタリング 2.6.4.1 コンセプトの不安定さが生じる代表例/2.6.4.2 コンセプトの不安定さのテスト方法/2.6.4.3 コンセプトの不安定さと戦う方法 2.6.5 オンラインでのモデルの再訓練 2.6.6 A/Bテスト 2.7 プロジェクトの検討項目としてのAIテンプレート 2.8 まとめ 第3章 ディープラーニングの基本構成 3.1 ニューラルネットワークの処理概要 3.1.1 ニューラルネットワークの情報伝達の仕組み 3.1.2 ニューラルネットの可視化―数学的な理解のために 3.2 ニューラルネットワーク処理プロセスの概要 3.3 ニューラルネットワークの学習 3.4 ニューラルネットワークの各機能/3.4.1 重みとは/3.4.2 バイアスとは 3.4.3 活性化関数とは/3.4.3.1 隠れ層の活性化関数 3.4.3.2 回帰問題の出力層で使う活性化関数[恒等関数] 3.4.3.3 分類問題の出力層で使う活性化関数[シグモイド関数、ソフトマックス関数] 3.4.4 損失関数とは ほか
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- 資料種別
- 図書
- ISBN
- 978-4-295-00986-3
- タイトルよみ
- ディープ ラーニング コウチク テンプレート
- 著者・編者
- Adam Gibson 著新郷美紀 著・訳
- シリーズタイトル
- 出版事項
- 出版年月日等
- 2020.9
- 出版年(W3CDTF)
- 2020