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TensorFlowで学ぶ機械学習・ニューラルネットワーク
TensorFlowで学ぶ機械学習・ニューラルネットワーク
出版日:2018-04-27
出版社:マイナビ出版
著者: Nishant Shukla 岡田佑一
本の内容
本書は機械学習を始めたばかりの方にもTensorFlowを初めて使う方にも、究極のガイドです。
コードを理解するにはPythonプログラミングに関する知識が事前に必要ですが、それ以外は機械学習の基本からTensorFlowの実践的な使いこなしまでマスター可能です。

Part 1では、機械学習とは何か、といった探求と、TensorFlowが果たす重要な役割についてハイライトを当てます。1章では機械学習の用語と理論を紹介し、第2章ではTensorFlowの利用を開始するために必要なことを解説します。

Part 2では、基本的なアルゴリズムについて説明します。3章~6章のそれぞれの章で、回帰、分類、クラスタリング、隠れマルコフモデルについて解説します。これらのアルゴリズムは、機械学習のあらゆる分野で利用できます。

Part 3では、TensorFlowが真のパワーを発揮するニューラルネットワークについてそのベールをはがします。7章~12章では、オートエンコーダー、強化学習、畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、シーケンス変換モデルおよびユーティリティーについて紹介します。

経験豊かなTensorFlowユーザーでない限り、最初にPart 1(1章と2章)を読むことをお勧めします。そこをマスターしたら、あとは本書の好きな章から読んでOKです。
機械学習やTensorFlowを初めて使う方には究極のガイド本であり、その基礎をバッチリマスターできます。