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初めてのTensorFlow──数式なしのディープラーニング

初めてのTensorFlow──数式なしのディープラーニング [電子書籍版]
足立悠

2,200(税込)

商品情報

  • 著者:   足立悠
  • 発売日:  2018年07月18日
  • 出版社:  リックテレコム
  • 商品番号:  8916121809920
  • 言語:  日本語
  • 対応端末:   電子書籍リーダー, Android, iPhone, iPad, デスクトップアプリ

商品説明

内容紹介

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。

 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TensorFlow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。

 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。


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