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初めてのTensorFlow 数式なしのディープラーニング PythonとTFLearnライブラリで実装まで無理なく体験学習

出版社名 リックテレコム
出版年月 2017年11月
ISBNコード 978-4-86594-105-0
4-86594-105-3
税込価格 2,420円
頁数・縦 198P 24cm

商品内容

要旨

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

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

著者紹介

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)