出版社内容情報
Python外部ライブラリである、TensorFlowとKerasの利用方法を理解するためのハンドブックサイズの本です。Python外部ライブラリである、TensorFlowとKerasの利用方法を理解するためのハンドブックサイズの本です。Python言語を理解した人を読者対象として、外部ライブラリの活用方法を学びつつ、リファレンスとしての利用も可能です。本書を第一弾として、Python外部ライブラリで人気のライブラリを解説するハンドブックサイズの書籍をシリーズで提供いたします。
第１章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras
1.1 ディープラーニング
1.2 TensorFlowで何ができる？
第2章 開発環境の用意とPythonの基礎
2.1 Python/TensorFlowで開発するための環境を用意する
2.2 仮想環境の構築とライブラリのインストール
2.3 Jupyter Notebookの使い方
2.4 演算処理
2.5 Pythonが扱うデータの種類
2.6 リスト
2.7 if文とfor文
2.8 関数
2.9 クラス
2.10 NumPyのベクトル
2.11 パーセプトロンによる二値分類
第３章 TensorFlowの概要
3.1 TensorFlowのインストール
3.2 TensorFlowの使い方のキホン
3.3 データフローグラフを実行するいくつかのパターン
3.4 tf.placeholder（プレースホルダー）
第４章 TensorFlowの基本
4.1 tf.summary.FileWriterクラス
4.2 tf.train.?GradientDescentOptimizerクラス
4.3 TensorFlowの数学関数
第５章 例題で学ぶTensorFlowの基本
5.1 tf.sigmoid()で2値分類を解く
5.2 tf.nn.softmax()でマルチクラス分類を解く
5.3 GradientDescentOptimizerでバックプロパゲーションを実装
5.4 tf.nn.relu()でニューロンを活性化する
5.5 tf.nn.conv2d、nn.max_pool、tf.nn.dropoutによるCNNの実装
5.6 Momentumオプティマイザー
5.7 Adagradオプティマイザー
5.8 RMSpropオプティマイザー
5.9 Adadeltaオプティマイザー
5.10 Adamオプティマイザー
5.11 Saverクラス
5.12 tf.nn.rnn_cell.LSTMCellクラス
5.13 Kerasライブラリによる自然言語処理
チーム・カルポ［チームカルポ］
著・文・その他
内容説明
本書は、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによる機械学習について学べるよう、シンプルな二値分類から画像認識、自然言語処理における時系列データの分析まで、理論を交えつつ体系的に解説します。畳み込みニューラルネットで深層学習モデルの構築手法が学べる。ディープラーニング実装の定番！
目次
第１章 機械学習ライブラリＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓ（ディープラーニング；ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗで何ができる？）
第２章 開発環境の用意とＰｙｔｈｏｎの基礎（Ｐｙｔｈｏｎ／ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗで開発するための環境を用意する；仮想環境の構築とライブラリのインストール ほか）
第３章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの概要（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのインストール；ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの使い方のキホン ほか）
第４章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの基本（ｔｆ．ｓｕｍｍａｒｙ．ＦｉｌｅＷｒｉｔｅｒクラス；ｔｆ．ｔｒａｉｎ．ＧｒａｄｉｅｎｔＤｅｓｃｅｎｔＯｐｔｉｍｉｚｅｒクラス ほか）
第５章 例題で学ぶＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの基本（ｔｆ．ｓｉｇｍｏｉｄ（）で２値分類を解く
ｔｆ．ｎｎ．ｓｏｆｔｍａｘ（）でマルチクラス分類を解く ほか）
感想・レビュー
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Yuma Usui
yorip
