初めての TensorFlow 数式なしのディープラーニング

出版日
ページ数
200
初めての TensorFlow 数式なしのディープラーニング
ISBN10
4865941053
ISBN13
978-4865941050
目次
1 初めてのディープラーニング 1.1 機械学習とディープラーニング 1.2 ディープラーニングのライブラリ 2 ディープラーニングの実装準備 2.1 ディープラーニングの環境構築 2.2 Jupyter Notebook の使い方 2.3 Python プログラミングの基礎 3 ディープニューラルネットワーク体験 3.1 ニューラルネットワークの仕組み 3.2 ディープラーニングの仕組み 3.3 ディープラーニングの実装手順 3.4 手書き文字画像 MNIST の分類 4 畳み込みニューラルネットワークの体験 4.1 畳み込みニューラルネットワークの仕組み 4.2 手書き文字画像 MNIST の分類 4.3 一般的な画像の分類 5 再帰型ニューラルネットワークの体験 5.1 再帰型ニューラルネットワークの仕組み 5.2 対話テキストの分類 5.3 手書き文字画像 MNIST の分類 Appendix 付録 A.1 TensorBoard の使い方 A.2 ディープラーニングの環境構築( Windows 編) A.3 Ubuntu 仮想イメージのインポート方法 参考文献
紹介( powered by openBD

◆◆ 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。