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生成 Deep Learning ―絵を描き、物語や音楽を作り、ゲームをプレイする 単行本（ソフトカバー） – 2020/10/5

5つ星のうち4.1 29個の評価
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生成型ディープラーニングの解説書。「絵を描く」「曲を作る」といった、これまで人間にしかできないと思われていた創造的な作業を機械に行わせるという、いま最もホットな技術の基礎から応用までをJupyterノートブック環境で実際に試しながら学びます。第I部は基礎編です。機械学習プログラミング、変分オートエンコーダ、GANやRNNなど、生成モデルの作成において重要な基礎技術を学びます。第II部は応用編です。CycleGAN、エンコーダ―デコーダモデル、MuseGANなどのモデルを作成し、作画、作文、作曲といった創造的なタスクに取り組みます。さらには、実環境を用いずにゲームプレイの学習を可能にする、世界モデルを使った強化学習にも取り組みます。
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  1. 本の長さ
    384ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    オライリージャパン
  4. 発売日
    2020/10/5
  5. 寸法
    21 x 15 x 3 cm
  6. ISBN-10
    4873119200
  7. ISBN-13
    978-4873119205
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著者について

David Foster(デビット・フォスター):Applied Data Scienceの共同創立者(Applied Data Scienceは、オーダーメイドのソリューションを顧客に提供するデータサイエンスコンサルティング会社)。英国のダブリン大学トリニティ・カレッジで数学の修士号、ウォーリック大学でオペレーションズリサーチの修士号を取得。InnoCentiveのPredicting Product Purchaseチャレンジなど複数の機械学習コンペで優勝経験がある。臨床試験の最適化を目的に米国の製薬会社が行ったコンペでもビジュアライゼーション部門で最優秀賞を獲得している。ネット上のデータサイエンスコミュニティに積極的に参加し、深層強化学習に関するすばらしいブログ記事をいくつも投稿している。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン (2020/10/5)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2020/10/5
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 384ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4873119200
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873119205
  • 寸法 ‏ : ‎ 21 x 15 x 3 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.1 29個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

  • かいと
    5つ星のうち5.0 CNN、RNN、AutoEncoderの仕組みを知っていれば理解がかなり深まる
    2020年11月6日に日本でレビュー済み
    自分はCNNとAutoEncoderはきっちり勉強していて、RNNは少しだけ知っている状態で本書を読みました。

    結果、VAEや色々なGANについてはよく理解できて、RNNベースのものに関しては雰囲気を掴めただけ、という感じでした。
    自分はGANについて学びたかっただけなので大満足でしたが、CNNを知らない状態で読んでいたらきっと深くは理解できなかったと思います。
    (もちろん基礎的なCNN、RNN、AutoEncoderについても説明はされていますが、これらを学ぶには他の本の方が良いと思います。)
    でも、さらっと説明されてるだけのものも含めるとかなり多くのモデルについて載っているので、今の生成モデルについて触れておきたいという人にはかなりおすすめです。

    ちなみに、サンプルコードがいっぱい載ってますが、自分は理論を知りたかっただけなので実行していません。しっかりコードを見て、自分で動かしたらもっと理解できるのかな〜と思いながら読み飛ばしていました。

    個人的には、かなり面白い本でした。
    14人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • SaaS
    5つ星のうち4.0 ゼロから作る DeepLearning を読んだ初学者におすすめ
    2020年12月11日に日本でレビュー済み
    非プログラマで、独学で機械学習・DeepLearningを勉強しているものです。
    DeepLearning に関しては、表記の「ゼロから作る DeepLearning」3シリーズを読んだ状態でした。

    本商品は、生成というタイトルからも deep learning を使った生成モデル（分類や予測ではない）について詳細に紹介されていますが、随所随所に非常に的を得た例えを用いて説明されています。

    例えば、勾配爆発が生じる現象（共変量シフト）のイメージとして
    「高い本の山を運んでいるとき、突風が吹いたので、反対方向に本を動かして補正しようとする。すると何冊かの本がズレて（シフトして）、この山は前よりわずかに不安定になる。突風が吹くたびに本の山はすこしずつ不安定になり、最終的には本の山が崩壊する。」

    独学や、知識として deep learning を知りたい方には非常におすすめの書籍です。
    また、著者github のコードも豊富です。
    8人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • Gsen
    5つ星のうち3.0 読み物としては良いが、サンプルコードの説明が不親切
    2021年12月22日に日本でレビュー済み
    読み物としては大変素晴らしいが、いざサンプルを実行しようとするとしんどい
    テキストデータまではなんとかなったが7章の作曲では音楽ドメインがないとただ実行するだけで、これをどう生かすのか
    サンプルコードにコメントがないのは良いが、書籍にて何をやっているかなどの説明はなく、他の映画のブログに投げているのはいかがなものか
    2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • Amazon カスタマー
    5つ星のうち2.0 サンプルコードは期待できない
    2020年12月31日に日本でレビュー済み
    書かれている内容は素晴らしいのですが、サンプルコードを実装する場合、
    第3章までがやっとでした（AI将棋等の実装経験あり）。
    web上に修正したコード（karaage0703/GDL_code）があったので【2020年12月現在】
    それを利用して実装するとうまくいくと思います。
    この手の本は理論と実装の両立が重要だと思います。
    7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • Amin
    5つ星のうち3.0 サンプルコードが不誠実
    2021年1月7日に日本でレビュー済み
    サンプルコードを期待して購入しましたが，例えばChapter3のコードを実行するとデータフォルダに学習用データがないなどエラーが起こる．
    こういうところちゃんと検証してから発売して欲しいです．
    解説はわかりやすいのに，そこが残念．
    9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
     レポート
  • ＭＡＩＳＥＬＳ　ＷＥＩＳＳＥ
    5つ星のうち1.0 物凄く期待して買って本の画像にもそそられたが
    2021年10月14日に日本でレビュー済み
    サンプルコードを実装するまでがまず大変だったが、
    実際に実行してみたら一つたりとも動かない。
    このままだと役立たずの本だし、オライリーの本を買うと悉くこうなるという不信も招きかねないので、
    しっかりサポートしてもらいたい。
    3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
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  • dango
    5つ星のうち4.0 中級・上級向けだが
    2022年8月9日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    内容は中級者向けですが、優れていると感じました。

    DeepLearningの基本や確率統計を学んだことがある人が、生成モデルを理解する上でためになる本です。
    比喩を用いて、順序立てて説明されているため、複雑な仕組みがよく分かります。

    しかし、良くも悪くも「コスパ良く」書かれた本という印象です。
    恐らく、原著(未購入なので推測です)がそうなっているのでしょうが、
    翻訳時にチェックや訂正をしていただきたかったです。

    他のレビューでも記載済みですが、サンプルのコードに問題が大きいです。
    特に、本の中に収められたコードが「おかしい」となる機会があり、
    GitHub上で確認して全く異なるコードが含められていることがありました(p.91やp.131)。

    書籍上のコードを読んでみて、「おかしい」と批判的にコードを読める方でないと、
    間違った学習をしてしまう恐れがあります。

    そういった意味で、
    DeepLearningやPython、GitHubでの開発に精通している人向けです。
    ただ、生成モデルの仕組みを理解させてくれる書籍ではあります。
    2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
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