TensorFlow で学ぶ機械学習・ニューラルネットワーク

出版社
出版日
ページ数
264
TensorFlow で学ぶ機械学習・ニューラルネットワーク
ISBN10
4839964742
ISBN13
978-4839964740
説明

洋書からの訳書で、オリジナルは 2018 年 2 月に出版された「 Machine Learning with TensorFlow 」です。

目次
Part 1: 機械学習の準備 1章: 機械学習の旅 2章: TensorFlow の必需品 Part 2: 中核となる学習アルゴリズム 3章: 線形回帰とその先 4章: クラス分類の簡単な紹介 5章: 自動的にデータをクラスタリング 6章: 隠れマルコフモデル Part 3: ニューラルネットワークの実例 7章: 自動エンコーダの中身 8章: 強化学習 9章: 畳み込みニューラルネットワーク 10章: 再帰型ニューラルネットワーク 11章: チャットボットのためのシーケンス変換モデル 12章: 機械学習を役立てよう 付録: 関連ツールのインストール
紹介( powered by openBD

本書は機械学習を始めたばかりの方にもTensorFlowを初めて使う方にも、究極のガイドです。
コードを理解するにはPythonプログラミングに関する知識が事前に必要ですが、それ以外は機械学習の基本からTensorFlowの実践的な使いこなしまでマスター可能です。

Part 1では、機械学習とは何か、といった探求と、TensorFlowが果たす重要な役割についてハイライトを当てます。1章では機械学習の用語と理論を紹介し、第2章ではTensorFlowの利用を開始するために必要なことを解説します。

Part 2では、基本的なアルゴリズムについて説明します。3章~6章のそれぞれの章で、回帰、分類、クラスタリング、隠れマルコフモデルについて解説します。これらのアルゴリズムは、機械学習のあらゆる分野で利用できます。

Part 3では、TensorFlowが真のパワーを発揮するニューラルネットワークについてそのベールをはがします。7章~12章では、オートエンコーダー、強化学習、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、シーケンス変換モデルおよびユーティリティーについて紹介します。

経験豊かなTensorFlowユーザーでない限り、最初にPart 1(1章と2章)を読むことをお勧めします。そこをマスターしたら、あとは本書の好きな章から読んでOKです。
機械学習やTensorFlowを初めて使う方には究極のガイド本であり、その基礎をバッチリマスターできます。