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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

2,420(税込)送料無料

商品情報

  • 発売日:  2017年10月27日頃
  • 著者/編集:   足立 悠(著)
  • 出版社:   リックテレコム
  • 発行形態:  単行本
  • ISBN:  9784865941050

商品説明

内容紹介(出版社より)

◆◆ 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。
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

内容紹介(「BOOK」データベースより)

ディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアにとっての障壁は、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」という点です。そこで本書は、Googleのディープラーニング・フレームワークTensorFlowに注目。TensorFlowと完全互換性があり、より初心者に適したTFLearnを使うことで、これらの壁を突破します。絞り込んだ内容と、気鋭のデータサイエンティストの丁寧な解説により、数式なしで手法(理論)を理解できます。さらに、ライブラリを使って無理なく実装まで体験できます。

目次(「BOOK」データベースより)

1 初めてのディープラーニング(機械学習とディープラーニング/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(ディープラーニングの環境構築/Jupyter Notebookの使い方/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(ニューラルネットワークの仕組み/ディープラーニングの仕組み/ディープラーニングの実装手順/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(畳み込みニューラルネットワークの仕組み/手書き文字画像MNISTの分類/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(再帰型ニューラルネットワークの仕組み/対話テキストの分類/手書き文字画像MNISTの分類)/Appendix

著者情報(「BOOK」データベースより)

足立悠(アダチハルカ)
メーカーでデータサイエンティストとして働く傍ら、社会人大学院生としてデータマイニングの研究に従事。ユーザー企業でデータ分析・活用を推進し、ベンダー企業で国内企業のデータ分析・活用を支援した経験があり、両方の立場からデータサイエンスに携わってきた。過去には、データサイエンスの普及を目的に、Webや雑誌へ記事を執筆したほか、国内各地でセミナー講師を務めてきた(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

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