PyTorch(パイトーチ)のおすすめ入門本ランキング8選!【2021年】

2021-01-20

PyTorch(パイトーチ)のおすすめ入門本ランキング8選!【2021年】
mono
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こんにちは、monoです。

PyTorch(パイトーチ)とは、Pythonで動くディープラーニング用ライブラリのことです。

この記事では、PyTorchについての知識を深めて実務に役立てたい人向けに、「PyTorchのおすすめ入門本」を紹介します。

PyTorchの本を探している人はぜひ参考にしてください。

PyTorchのおすすめ入門本8選!

PyTorchのおすすめ入門本を8冊ご紹介します。

PyTorch実践入門

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PyTorch実践入門」は、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している本。

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や、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』について詳しく解説されています。

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がされているので、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中級者以上な人におすすめの本です。

PyTorchによる発展ディープラーニング

つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング」は、ディープラーニングの発展・応用手法を楽しく学べる本。

転移学習や物体検出、異常検知、動画分類などについて詳しく解説されています。

順番にタスクに取り組むことで応用的な手法が身につくので、段階的に知識を学びたい堅実な人におすすめの本です。

PyTorchニューラルネットワーク実装ハンドブック

PyTorchニューラルネットワーク実装ハンドブック」は、画像や文書の分類処理について書かれた本。

画像処理や、自然言語など、それらに関連する一連のネットワークについて詳しく解説されています。

画像や文書の分類処理について実例を交えて詳しく説明されているので、部分的にではなく深く知識を得たいと思うような人におすすめの本です。

動かしながら学ぶPyTorchプログラミング入門

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動かしながら学ぶPyTorchプログラミング入門」は、実践を通しながら学びを深めるための本。

最低限の知識を利用したアプリ開発のメカニズムや、学習のモチベーションを上げる方法など、実際に手を動かしながら楽しく実践を身につける方法について詳しく解説されています。

最終章では実際に「株価の予想アプリ」を開発するところまで行うので、知識の詰め込みだけでなく実践を試したいと思うような人におすすめの本です。

ディープラーニング実装入門PyTorchによる画像・自然言語処理

ディープラーニング実装入門PyTorchによる画像・自然言語処理」は、ディープラーニングの実践のための知識を基礎からまとめた本。

概念としてのディープラーニングの紹介や、実際の業務にも応用可能な本格的システムなど、ディープラーニングの理論から実践までの要素について詳しく解説されています。

ディープラーニングの知識を一気通貫に習得可能ので、基礎からひととおりディープラーニングを学習したいような人におすすめの本です。

PyTorch自然言語処理プログラミング

PyTorch自然言語処理プログラミング」は、自然言語処理をコンパクトに解説した本。

単語や文書の類似度を測る方法や、日英の機械翻訳を実行するなど、PyTorchを使ったプログラミング手法について詳しく解説されています。

自然言語処理をよりコンパクトに説明しているので、挑戦してみたいけどどこから手をつけたらよいか分からないというような人におすすめの本です。

PyTorchによる物体検出

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PyTorchによる物体検出」は、PyTorchを利用した、物体検出のアルゴリズムと実装方法が解説されている本。

前半ではPyTorchについて、後半では物体検出の代表的なアルゴリズムとPyTorchでの実装例について詳しく解説されています。

物体検出アルゴリズムをPyTorchで実装することを目標に解説されているので、PyTorchの使い方の習得と、物体検出の各種アルゴリズムを理解し、プログラムを自作することが目的な人におすすめの本です。

PyTorch開発入門 深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装

現場で使える!PyTorch開発入門深層学習モデルの作成とアプリケーションへの実装」は、Facebook社のメンバーが開発しているOSSの深層学習フレームワーク「PyTorch」を解説した本。

PyTorchの基本から深層学習モデルの作成や、アプリケーション作成など、PyTorchによるニューラルネットワークについて詳しく解説されています。

著者はデータ分析や機械学習の開発支援を行うエンジニアでもあるので、現場の深層学習エンジニア、機械学習エンジニアのような人におすすめの本です。

まとめ

今回は、「PyTorchのおすすめ入門本」について解説しました。

PyTorchの知識を深めて、高精度なディープラーニングモデルを構築しましょう。

では、また。

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26歳♂️関東在住のサイドFIREを目指すブロガー/座右の銘は「知識は誰にも奪われない」/ゆるく稼いで楽しく暮らすライフハック情報をお届けします/アイコンは黎(クロイ)さん。

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