- Aloitussivu /
- Japanese Books /
- Science & Technology /
- Electricity & Communications /
- PyTorch実践入門 ~ ディープラーニングの基礎から実装へ...
PyTorch実践入門 ~ ディープラーニングの基礎から実装へ
92% vastaajista suosittelisi tätä ystävälle
€ 34
Hintatiedot
Ei sisällä toimitus- ja tullimaksuja ( Toimitus- ja tullimaksut lasketaan kassalla )
*Kaikki tuotteet tuodaan maasta JP
Määrä:
Ubuy tekee kovasti töitä turvallisuutesi ja yksityisyytesi suojaamiseksi. Kehittynyt maksun turvallisuusjärjestelmämme varmistaa luottamuksellisuuden salaamalla tietosi siirron aikana AES (Advanced Encryption Standards)- ja SSL (Secure Socket Layer) -protokollilla. Maksutietosi ovat 100 % turvassa, sillä emme jaa maksutietojasi kolmansien osapuolten myyjille.
The definitive implementation of deep learning by PyTorch!
Osta nyt, maksa myöhemmin
Fast
Shipping
Ilmainen
palautus*
Pakattu turvallisesti
100-prosenttisesti alkuperäistuotteita
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Mikä erottuu joukosta
Tuotteen yksityiskohdat
- PyTorchによるディープラーニング実装の決定版! ディープラーニングの重要な基礎概念と、PyTorchを用いたディープラーニングの実装方法について、細部まで掘り下げて解説。限られたデータでニューラルネットワークを訓練する方法、訓練済みモデルのデプロイ方法など『ディープラーニング・プロジェクトのベストプラクティス』を提示します。・ディープラーニングのメカニズムを解説・Jupyter Notebook上でサンプルコードを実行・PyTorchを用いたモデル訓練の実施・実データを使用するプロジェクトをベースに実践的解説・本番環境へのさまざまなモデルデプロイ方法PyTorchで実際にどのように組み込まれて実現されているのか、細部まで掘り下げた解説をしていますのでディープラーニングの活用を目指している開発者や詳しく知りたい方におすすめです。Manning Publications『Deep Learning with PyTorch』の翻訳書第1部 PyTorchの基礎第1章 ディープラーニングとPyTorchの概要第2章 訓練済みモデルの利用方法第3章 PyTorchにおけるテンソルの扱い方第4章 さまざまなデータをPyTorchテンソルで表現する方法第5章 ディープラーニングの学習メカニズム第6章 ニューラルネットワーク入門第7章 画像分類モデルの構築第8章 畳み込み(Convolution)第2部 ディープラーニングの実践プロジェクト:肺がんの早期発見第9章 肺がん早期発見プロジェクトの解説第10章 LUNAデータをPyTorchデータセットに変換第11章 結節候補を画像分類するモデルの構築第12章 評価指標とデータ拡張を用いたモデルの改善第13章 セグメンテーションを用いた結節の発見第14章 結節・腫瘍解析システムの全体を構築第3部 デプロイメント(Deployment)第15章 本番環境にモデルをデプロイする方法
| Publisher | マイナビ出版 |
| Publication date | January 30, 2021 |
| Language | Japanese |
| Print length | 608 pages |
| ISBN-10 | 4839974691 |
| ISBN-13 | 978-4839974695 |
| Item Weight | 880 g |
| Dimensions | 7.28 x 1.18 x 9.25 inches (18.5 x 3 x 23.5 cm) |
Kenelle sopii?
-
Beginner Data Scientists
Perfect for those new to data science and looking to understand deep learning concepts using PyTorch.
-
Students in AI Courses
Ideal for students enrolled in artificial intelligence courses seeking practical experience with deep learning frameworks.
-
Self-learners in Tech
Great resource for individuals self-studying deep learning who want hands-on practice with real-world examples.
-
Advanced Developers
Not suitable for experienced developers who already possess deep knowledge of PyTorch and deep learning techniques.
TUOTEKUVAUS.
Asiakkaiden kysymykset ja vastaukset
-
kysymys:
What is the main focus of this book?
vastaus: The book focuses on teaching deep learning concepts and implementations using PyTorch. -
kysymys:
Is prior knowledge of Python or machine learning required?
vastaus: While some familiarity with Python is helpful, the book provides a comprehensive explanation suitable for beginners. -
kysymys:
What kind of projects does this book include?
vastaus: The book includes practical projects, such as an early detection model for lung cancer, along with deployment strategies.
Eli Stevens , Luca Antiga , Thomas Viehmann Electricity & Communications Editorial Review
The product, a Japanese-language book on deep learning with PyTorch, has received a mix of positive and critical feedback from customers. Many reviewers find it to be an excellent resource for beginners and recommend it for those just starting with deep learning or PyTorch. They praise the book for its clear explanations, well-structured content, and practical approach to teaching image object recognition, which is a central topic in the text. The inclusion of source code on Git adds significant value, allowing readers to verify their understanding as they progress through the material. However, some users highlight that while the book is beginner-friendly, it may become less practical for those looking to apply the concepts more broadly, mentioning that the book can feel overly focused on specific applications without providing enough context for broader understanding. Additionally, a few reviews indicate that the explanations of certain functions are insufficient and that some technical jargon may be overwhelming for readers without a strong programming background. The flow of some sections appears to be influenced by English structuring, making it slightly less readable for a Japanese audience. Overall, while the text is deemed essential for those serious about learning deep learning with PyTorch, it seems best suited for intermediate users who already have a foundational understanding of programming concepts. **
Asiakkaiden arvostelut ja arvosanat
-
5 tähteä
47%
-
4 tähteä
31%
-
3 tähteä
12%
-
2 tähteä
6%
-
1 tähteä
4%
Arvostele tämä tuote
Jaa ajatuksesi muille asiakkaille
Plussat
- Clear, detailed explanations that are beginner-friendly.
- Practical focus on image object recognition.
- Availability of GitHub code for practical application.
- Strong foundational emphasis on deep learning principles.
Miinukset
- May be too focused on specific applications for broader learning.
LUOTTAMUS JA OSTAJAN TURVA
“Great products and very good service: very easy and very fast international delivery.”
“Wonderful online shopping experience, smooth transaction from the start. Payment method works conveniently and delivery is unexpectedly fast and reliable. You go the extra mile for service. What makes this even more amazing, you deliver to Namibia. I will remain a happy Ubuy customer and will increase my purchases for sure! Thank you!”
“Very easy to find the products what you need, and so fast delivery, that’s why I highly recommended to others costumers to used ubuy.”
“I received exactly what I ordered I was skeptical about your site because that was my first time to order. But the order came timely and neatly packaged. I was not disappointed. Thank you.”
“Easy to find and order what you want on the website. Delivery is quick to the UK”
Tuotteen hintahistoria
Tärkeitä tietoja
- Rajoitukset: Kansainvälisesti toimitettujen tuotteiden kohdalla tulee ottaa huomioon, ettei valmistajan takuu välttämättä ole voimassa, etteivät valmistajan huoltovaihtoehdot välttämättä ole käytettävissä, etteivät tuotteen ohjekirjat, oppaat ja turvallisuusvaroitukset välttämättä ole kohdemaan kielellä, ettei tuotteita (ja niiden oheismateriaalia) ole välttämättä suunniteltu vastaamaan kohdemaan standardeja, teknisiä tietoja ja merkintävaatimuksia ja etteivät tuotteet välttämättä vastaa kohdemaan jännitettä ja muita sähköstandardeja (jolloin ne saattavat tarvittaessa vaatia sovittimen tai muuntimen käyttöä). Vastaanottaja on vastuussa sen varmistamisesta, että tuote voidaan toimittaa kohdemaahan laillisesti. Kun vastaanottaja tekee tilauksen Ubuysta tai sen kumppanuusyhtiöiltä, hän on myös rekisteröity maahantuoja ja hänen tulee noudattaa kaikkia kohdemaan lakeja ja säädöksiä.
- Kaikki Ubuyssa listatut tuotteet eivät ole myytävänä, koska Ubuy on maailmanlaajuinen hakukone. Tuotteisiin kohdistuu vienti- ja myyntisäännöksiä.
€ 34
Tilaa nyt ja saat sen noin Keskiviikko, Syyskuu 30
This item is not restrict in my country.(Please click on above link if this item is not restrict in your country, So our team will review and allow.)
Määrä:
PCI DSS -yhteensopiva ja ISO 27001:2022 -sertifioitu, salatut maksut ja täysi ostajansuoja jokaisella tilauksella.
Ominaisuudet ja hyödyt
- Comprehensive guide to deep learning concepts and PyTorch.
- Practical project-based learning with real data.
- Best practices for training neural networks with limited data.
- Step-by-step implementation instructions for model training.
- Various methods for deploying models to production environments.
- Ideal for developers looking to enhance their deep learning skills.
Ubuy-takuu
Nauti huolettomasta ostoskokemuksesta: 100 % alkuperäisiä tuotteita, PCI DSS -yhteensopiva maksuturvallisuus, ISO 27001 -sertifioitu tietosuoja, nopein rajat ylittävä toimitus, ilmaiset palautukset ja turvallinen pakkaus jokaisella tilauksella.






