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画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 単行本（ソフトカバー） – 2017/5/25

5つ星のうち4.1 45
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デジタルカメラの顔認識機能など、身近で利用されている画像認識の技術。機械学習の応用により、その精度は格段に向上した。最前線で活躍する研究者が、基礎から深層学習を取り入れた応用的手法までをくわしく解説する。画像認識の現状と今後の展望を知るのに最適な一冊!

■おもな内容
第1章 画像認識の概要
第2章 局所特徴
第3章 統計的特徴抽出
第4章 コーディングとプーリング
第5章 分類
第6章 畳み込みニューラルネットワーク
第7章 物体検出
第8章 インスタンス認識と画像検索
第9章 さらなる話題(セマンティックセグメンテーション/画像からのキャプション生成/画像生成と敵対的生成ネットワーク)


■機械学習プロフェッショナルシリーズ
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第7期として、以下の3点を刊行!

統計的因果探索 清水 昌平・著
画像認識 原田 達也・著
深層学習による自然言語処理 坪井 祐太/海野 裕也/鈴木 潤・著

■シリーズ編者
杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長/東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
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  1. 本の長さ
    288ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    講談社
  4. 発売日
    2017/5/25
  5. 寸法
    15 x 2 x 21.4 cm
  6. ISBN-10
    4061529129
  7. ISBN-13
    978-4061529120
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商品の説明

著者について

原田 達也
東京大学大学院情報理工学系研究科 教授

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 講談社 (2017/5/25)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2017/5/25
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 288ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4061529129
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4061529120
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 2 x 21.4 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.1 45

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上位レビュー、対象国： 日本

Amazon Customer
5つ星のうち5.0 良書
2018年3月2日に日本でレビュー済み
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画像認識について理論的に説明してくれていてよかった。大学以上の数学（行列演算、ベクトル演算、偏微分など）の知識が必要なのでエンジニアがとりあえず機械学習で画像認識をする必要があるという理由なら別のサンプルプログラムとその説明が書いてある書籍の方が良いと思う。
ただ、画像認識の理屈がわかるので行き詰まった時にどこが問題でどうしたらいいのかが考えやすくなるのでおすすめ。
4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
vnm dlsl
5つ星のうち4.0 画像認識へのいざない
2021年7月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
現時点では情報が古くなっているものの、画像認識に関する日本語の書籍の中では大変よくまとまっており、知識の整理に役立つ。
役に立った
 レポート
パインヒル
5つ星のうち3.0 ディープラーニング
2021年5月21日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
による画像認識が主要になってきているので・・・
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
 レポート
Amazon Customer
5つ星のうち5.0 画像認識を初める方に
2017年7月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ディープラーニングから始め、コンペのkaggleに参加するようになってから買いました。
画像認識について良くまとまっていますし、過去の手法から現在のディープラーニングまで幅広く図解も多めで分かりやすいです。
プログラミングができるようになる本ではありませんが、理論があやふやなまま進めてる自分にはピッタシでした。
13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
YUDY
5つ星のうち4.0 最初読んだ時には面白くなかったが
2019年8月28日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
画像認識に興味があって、最初の方にこの本を買ったが、概念的に過ぎて意味がわからなかった。
しかし、OpenCVを触ったり、PyTorchでDNNを組んで、更に画像処理にエンジニア検定を受けて、この本に戻ってきた。
そうすると、不思議とわかりやすく書かれていると思えるようになった。
どんな本でもそうだが、知識レベルによって本の価値は変わる。
この本は、いくつかの画像認識を実践したのち知識を整理したりするのに使えるんじゃないかと思う。
20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
tokuo
5つ星のうち5.0 当然ですがある程度の知識は必要
2017年12月14日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
このような書籍の一番ネックな点は数学記号自体がわからないことだと個人的に思っていますが、最初に数学記号自体の注釈があります。
非常に読む人のことを考えてくださってます。
6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
YMT
5つ星のうち3.0 理論説明メインでコードサンプルは少なめ
2020年4月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
大学講義レベルの内容で理論説明が中心です。実務向けの参考書を求めている場合は合わない書籍だと思います。
役に立った
 レポート
呉哲偉
5つ星のうち5.0 難しくない、良い本です。
2017年7月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
外国人です。
最近、研究計画書を考えたり、書いたりして、とても悩んでいます。お書きになった本を読ませていただき、とても役に立つと思います。
本当にありがとうございます。
10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