-
Pythonで
学 ぶ画像 認識 機械 学習 実践 シリーズ
- ›
-
カスタマーレビュー
-
Pythonで
学 ぶ画像 認識 機械 学習 実践 シリーズ - ›
- カスタマーレビュー
23件 の合計 評価 、レビュー付 き:3
レビューのフィルタリング中 に問題 が発生 しました。後 でもう一度 試 してください。
日本 から
2023年 4月 9日 に日本 でレビュー済 み
深層 学習 を使 った画像 認識 初学 者 に書籍 をおススメされた時 はいつも「①つくりながら学 ぶ! PyTorchによる発展 ディープラーニング」もしくは「②PyTorch実践 入門 」をおススメしてきました。
ただ、①はどちらかと言 うと中級 者 向 けであり、逆 に②は初 学者 向 けですがやや第 1部 が冗長 すぎる＆第 2部 は非常 に素晴 らしいですが初 学者 向 きではない印象 を持 っていました。なので今後 は、まず本 著 をおススメしようと思 います。
なお、本 著 ではPyTorchの使 い方 に関 する言及 は一切 ありません。ただ、本 著 のGitHubには記載 されていますので、そういった観点 でも初 学者 フレンドリーだと思 いました。また、画像 認識 の基礎 である画像 分類 タスクに関 する説明 は非常 に丁寧 かつ分 かりやすく、写経 のようにCIFAR-10を解 いて終 わりではなく、全 く同 じタスクを「順 伝播 型 ニューラルネットワーク」「ResNet18」「ViT」の3種類 で解 いた場合 にどう差異 が生 じるかを比較 していて、そういった観点 でも初 学者 フレンドリーだと思 いました。
内容 的 には中級 者 向 けだと思 いますが、第 5章 の物体 検出 や第 6章 の画像 キャプショニングについても同様 に、OpenMMLabなどのライブラリに頼 る事 無 く独自 実装 で解説 されているので、そういった観点 でも参考 になる本 だと思 います。おススメ！！
ただ、①はどちらかと
なお、
2023年 5月 29日 に日本 でレビュー済 み
コードの説明 も詳 しく分 かりやすい。実装 まで学 ぶのに良 い内容 だった。
誤植 がいくつかあったのが残念 だったが、内容 は良 いので勉強 になった。
