動かして学ぶAI・機械学習の基礎
TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ
Laurence Moroney, 菊池 彰オライリー・ジャパン384ページISBN 9784873119809
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この本について
TensorFlowを使い、機械学習モデルの構築からアプリやクラウドへの組み込みまでを学ぶ実践的な入門書である。Google Colabでコードを動かしながら、ニューラルネットワークによる衣類画像の分類、畳み込みネットワークによる特徴検出、画像拡張や転移学習を扱う。公開データセットの読み込みとETL処理を経て、テキストの数値化、埋め込みによる分類、RNNを使ったテキスト分類や生成へ進む。後半では時系列データの傾向や季節性を捉え、DNN、畳み込み、RNNによる予測モデルを作成して評価する。さらに、学習済みモデルをTensorFlow Liteへ変換し、AndroidやiOSのアプリ、Web、クラウド、組み込み環境で利用する方法を扱う。機械学習の初学者に向け、画像、自然言語、時系列データを題材に、モデルの学習と利用の手順を段階的に示す。
出版社の内容紹介・目次と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。
目次（主な章）
出典: 出版社の書籍ページ （章の見出しのみ）
- 第Ⅰ部 モデルの構築
- 1章 TensorFlowの概要
- 2章 コンピュータビジョン入門
- 3章 基礎からの発展: 画像の特徴量検出
- 4章 TensorFlow Datasetsを使った公開データセットの利用
- 5章 自然言語処理入門
- 6章 埋め込みによる感情のプログラム化
- 7章 自然言語処理のための回帰型ニューラルネットワーク
- 8章 TensorFlowによるテキストの生成
- 9章 シーケンスと時系列データの理解
- 10章 シーケンスを予測するモデルの作成
- 11章 畳み込みと回帰によるシーケンスモデルの構築
- 第Ⅱ部 モデルの使用
- 12章 TensorFlow Liteの紹介
- 13章 AndroidアプリでTensorFlow Lite
- 14章 iOSアプリでTensorFlow Lite
- 15章 TensorFlow.jsの紹介
- 16章 TensorFlow.jsによるコンピュータビジョンのためのコーディング技法
- 17章 Pythonモデルの再利用とJavaScriptへの変換
- 18章 JavaScriptでの転移学習
- 19章 TensorFlow Servingへのデプロイ
- 20章 AI倫理、公平性、プライバシー