ブルーバックス カラー図解 Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ Ｐｉではじめる機械学習―基礎からディープラーニングまで

金丸 隆志【著】

講談社（2018/03発売）

• サイズ 新書判／ページ数 384p／高さ 18cm
• 商品コード 9784065020524
• NDC分類 007.1
• Cコード C0254

出版社内容情報

ラズパイを使ってさまざまな機械学習の演習を行い、体験を重ねながら理解する入門書。専門知識がなくても読み通せます。機械学習は、人工知能を支える技術の１つです。
本書では、Raspberry Piを使いサポートベクトルマシンや多層ニューラルネットワークを体験し、機械学習の概念の理解を目指します。最後はディープラーニングの演習も行います。
演習用のプログラムはダウンロードできるので、プログラミング経験なしでも、すぐはじめられます。
機械学習にはScikit-learn、ディープラーニングにはkeras、画像処理にはOpenCVを使用します。

●本書で行う主な演習
・アヤメのデータを種類別に分類する
・０?９の手書き数字を分類する
・マウスで描いた数字を認識する
・カメラで映した手の形（グー、チョキ、パー）を認識する
・じゃんけんで人間が次に出す手を予測する
・コンピュータと勝負！　じゃんけんシステムを構築する
・上記の演習のディープラーニングによる性能向上

【本書の演習を行ううえで推奨する機器やシステム】
・Raspberry Pi…… Raspberry Pi 2 Model B またはRaspberry Pi3 Model B
・OS…… Raspbian（NOOBS2.4.4以降。「Stretch」というバージョン以降のもの）

【注】本書の演習は、Raspberry Pi とRaspbian以外の環境には対応しておりません。また、本書は、パソコンやインターネットの一般的な操作をひと通りできる方を対象にしているため、基本操作などは解説しておりません。
本書に掲載される情報は、2018 年２月下旬時点のものです。刊行後の最新情報はサポートサイトに掲載します。

【本書のサポートサイト】（本書刊行後よりご利用いただけます）
http://bluebacks.kodansha.co.jp/special/ml.html

サポートサイトがメンテナンス中の場合の対処法は、https://twitter.com/bluebacks_pubにて発信します。

第1章　機械学習と人工知能、ニューラルネットワークとの関係
第2章　機械学習入門
第3章　Raspberry Piで機械学習を体験するための準備（※）
第4章　サポートベクトルマシンによるアヤメの分類
第5章　多層ニューラルネットワークによるアヤメの分類
第6章　手書き数字の分類
第7章　コンピュータとじゃんけん勝負をしよう
第8章　画像処理でグー・チョキ・パーを読み取ろう
第9章　じゃんけんシステムの完成
第10章　ディープラーニング
※Raspberry Pi用OSのインストールと環境設定の解説は、本書のサポートページに掲載されます。
【付録A】matplotlibを用いたプログラムの解説
【付録B】OpenCVを用いたプログラムの解説
【付録C】自分の手の画像を学習用データとする方法
（注：【付録】はサポートページにてPDF形式で配布します。電子版では、末尾に収録されます）

金丸　隆志［カナマル タカシ］
著・文・その他

内容説明

Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ　Ｐｉを使い、サポートベクトルマシンや多層ニューラルネットワークを体験、機械学習の概念を理解。

目次

第１章　機械学習と人工知能、ニューラルネットワークとの関係
第２章　機械学習入門
第３章　Ｒａｓｐｂｅｒｒｙ　Ｐｉで機械学習を体験するための準備
第４章　サポートベクトルマシンによるアヤメの分類
第５章　多層ニューラルネットワークによるアヤメの分類
第６章　手書き数字の分類
第７章　コンピュータとじゃんけん勝負をしよう
第８章　画像処理でグー・チョキ・パーを読み取ろう
第９章　じゃんけんシステムの完成
第１０章　ディープラーニング

著者等紹介

金丸隆志［カナマルタカシ］
１９７３年北海道生まれ。博士（工学）。工学院大学先進工学部機械理工学科准教授。専門は非線形力学および計算論的神経科学。２００１年、東京大学大学院工学系研究科先端学際工学専攻修了。２００１～２００５年、東京農工大学工学部電気電子工学科助手を経て、現職に至る（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[Koning]

タイトル通りの本。Pythonでディープラーニングぢゃ！というのの入り口にラズパイ使って色々やってみませんか？という本。確かにZeroじゃ厳しい内容なので、PythonのプログラムをいぢってMacでごにょごにょ遊ぶぐらい（え。やはりラズパイ頭のいい子買うしかないか（汗。

2018/04/08

[しんすけ]

2年前に通勤時に読む予定で購入したものの積読になっていた。 現在99.9%くらいの解雇状態であり、図書館も閉館中なので手に取ってみた。読みながら積読になっていた理由がよく解った。 いつのころからか新書や文庫は通勤時に読むような偽常識を養ってきたが、この本ばかりはそんなものは通じない。 ダウンロード可能なpythonソースをPCで動かしながら機械学習が少しづつ理解できる仕組みなっている。 この類はせいぜい30頁/日くらいの速度で読み、且つ後戻りしながら読まねばならない。

2020/04/21

[calicalikoume]

ラズパイで手書き文字を認識するアプリやカメラを組み合わせたじゃんけんシステムなどを作っています。その過程で、OpenCVを使った画像の前処理の方法やscikit-learn、kerasといった機械学習のライブラリの使い方の基本が学べる、という内容でした。ラズパイでディープラーニングを取り入れようとするとこうなる、という例が見れて面白かったです。じゃんけんシステムは是非実際に試して体感してみようと思います。

2018/09/29

[a*u*a*i*n34]

この手の本は、アプリやシステムのバージョンが変わってしまうと、価値が薄れてしまいますが、このシリーズはちゃんとwebで補足をしているしそこで質問も受け付けているので大変安心して学べます。金丸さんの説明には最先端の技術を素人にも分かりやすくしてくれるサイモン・シンさんのような取っつきやすさがあります。

2020/06/10

[kenitirokikuti]

Raspberry Pi ZERO W のキットを買い、ちまちまと触れてみる▲機械学習の基礎にあるのは（推計）統計学。花（アイリス）を花弁の幅と長さのデータ集から分類するという例題は、ロナルド・フィッシャー（「実験計画法」など）の論文「分類問題への複数データの利用」が取り上げた問題▲ラズパイを使う理由は、単に環境設定で詰みにくいから。本書は刊行の2018.3から３年はRaspbian（NOOBS2.2.4以降。Strech）でサポートするとしている。（たしかテンソルフローのインストールは難しいんだっけ？）

2018/07/19