出版社内容情報
TensorFlowは、Google社が公開しているPython向け機械学習用ライブラリです。本書はPythonの基礎を学習した方に向けて、JupyterNotebookを使ったTensorFlowの活用法を解説する入門書です。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を理論をまじえて体系的に解説します。
TensorFlowがバージョン2.0となったことにともない、Kerasがライブラリとして取り込まれ、計算グラフのコーディングが不要となるなど、大幅な改善がされています。
それに伴い、以前のバージョンで作成したソースコードが動作しなくなっています。そこで「TensorFlow&Kerasプログラミング実装ハンドブック」の内容を一新してバージョン2に完全対応しました。
内容説明
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗに統合されたＫｅｒａｓによる機械学習が学べるよう、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、加えて転移学習や学習率減衰まで、理論を交えつつ体系的に解説します。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ独自のプログラミングに加え、Ｋｅｒａｓによるプログラミングも並行して解説しました。
目次
第１章 機械学習ライブラリＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（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の基本（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのインストール；ｔｆ．ＧｒａｄｉｅｎｔＴａｐｅクラスで回帰問題を解く ほか）
第４章 例題で学ぶＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの基本（ｔｆ．ｓｉｇｍｏｉｄ（）で二値分類を解く
ｔｆ．ｎｎ．ｓｏｆｍａｘ（）でマルチクラス分類を解く ほか）
第５章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによるディープラーニング（ｔｆ．ｋｅｒａｓ．ｌａｙｅｒｓ．Ｃｏｎｖ２ＤによるＣＮＮの実装；ＩｍａｇｅＤａｔａＧｅｎｅｒａｔｏｒによるデータ拡張処理 ほか）
