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初めてのTensorFlow~数式なしのディープラーニング~
足立 悠
著
発行年月 |
2017年10月 |
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言語 |
日本語 |
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媒体 |
冊子 |
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ページ数/巻数 |
198p |
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大きさ |
24cm |
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ジャンル |
和書/理工学/情報学/人工知能 |
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ISBN |
9784865941050 |
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商品コード |
1025725438 |
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NDC分類 |
007.13 |
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本の性格 |
実務向け |
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新刊案内掲載月 |
2017年12月1週 |
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商品URL
| https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1025725438 |
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内容
◆◆ PythonとTFLearnで無理なく体験学習 ◆◆本書は「これからディープラーニングを学びたい」と考えているIT エンジニアの方々を対象にしています。そして、ディープラーニングの手法を理解し、自分で実装できるようになることを目指します。ディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアは、2つの障壁を越えねばなりません。一つは「ディープラーニングの手法」、特に、理論を説明する数式が難解なこと。もう一つは「どうやって使うのか、実装方法が分からない」ことです。■数式なしで理論を理解そこで本書は、是非知っておきたい3つの手法、即ち、①全結合のニューラルネットワーク、②畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、③再帰型ニューラルネットワーク(RNN)のみに話題を集中。IT エンジニアなら抵抗感なく読めるように、数式を一切使わず、気鋭のデータサイエンティストが丁寧に理論を解説します。■簡単に実装できるライブラリを使用実装については、Google社のディープラーニング・フレームワークTesorFlowに注目。TesorFlowと完全互換性があり、かつ、TesorFlowよりも初心者に適したTFLearnライブラリを使うことで、Python 3による実装を体験します。実装環境の構築方法も一から説明し、サンプルコードには逐次解説を加えました。■理論と実装の反復で理解を深める第1章では、機械学習とディープラーニングの概要、実装ライブラリについて説明します。第2章では、TFLearnを使った実装環境を構築し、ツールの使い方を学びます。第3章では、全結合のニューラルネットワークの仕組みを理解した後、手書き文字画像のMNISTデータセットを使って、画像の分類問題を解いてみます。第4章ではCNNを解説した後、再度、MNISTデータを分類。また、JPEG等の一般的な画像の分類も行います。第5章では、時系列データに適したRNNの仕組みを理解した後、対話テキストの分類に挑戦。ここでもMNISTの分類を行ってみます。本書に沿って体験学習を進めれば、ディープラーニングの手法を無理なく理解でき、手を動かして実装できるようになるでしょう。