内容紹介

【大好評「TensorFlowはじめました」シリーズ最新刊！】

本書は、TensorFlowがオープンソースで公開されるまで「機械学習」に触れたことがなかった筆者が、TensorFlowを通じて機械学習に挑戦して、七転八倒した成果をまとめた「TensorFlowはじめました」シリーズの第三弾です。今回は画像の中から物体（イラストなら「顔」の部分など）を検出する「物体検出」を題材に、畳込みニューラルネットワークモデルの学習と評価・検証を行っています。

【目次】

第1章　TensorFlowの基礎

　1.1　TensorFlowとは

　1.2　データフローグラフ

　1.3　テンソル（Tensor）

　1.4　変数とプレースホルダー

　1.5　演算子のオーバーロード

　1.6　ブロードキャスティング

第2章　グリッドベースの物体検出

　2.1　物体検出とは

　2.2　モデルの定義

　2.3　データセットの作成

　2.4　学習（訓練）

　2.5　検証

第3章　物体認識奮闘記

　3.1　確信度と座標

　3.2　畳み込み層

　3.3　モデルの定義

　3.4　データセットの再作成

　3.5　学習・訓練

　3.6　検証

付録　参考資料

あとがき