本記事では、TensorFlowの勉強におすすめの参考書を紹介しています。
気になった参考書があれば、購入する前にAmazonの無料試し読みで内容を確認することをおすすめします。
表紙がイラストをたくさん使っているから、内容も初心者向けだろうと思い購入してみたら、図解での説明が少なく文字で埋め尽くされている参考書だった。。なんてこともありますので。
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ポチップ
TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門
| 出版社 | インプレス |
| 著者 | 新村 拓也 |
| 発売日 | 2018/2/16 |
| ページ数 | 208ページ |
- ニューラルネットワークと深層学習
- TensorFlow入門―計算グラフと手書き数字認識
- TensorFlowをもう少し入門―TensorBoard、CNN、モデルの保存
- TensorFlowでRNN―時系列情報および自然言語の扱い
- TensorFlowでニューラルイメージキャプショニング
とてもわかりやすい。理屈について解説した別の本と併せて読むとなおよいと思います。
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前々からTensorFlowを使ってみたかったところにこの本。即座に購入しました。図表も多く丁寧に解説されていると思います。
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ポチップ
scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版
| 出版社 | オライリージャパン |
| 著者 | Aurélien Géron |
| 発売日 | 2020/11/4 |
| ページ数 | 832ページ |
- 機械学習の現状
- エンドツーエンドの機械学習プロジェクト
- 分類
- モデルの訓練
- サポートベクトルマシン（SVM）
- 決定木
- アンサンブル学習とランダムフォレスト
- 次元削減
- 教師なし学習のテクニック
- 人工ニューラルネットワークとKerasの初歩
- 深層ニューラルネットワークの訓練
- TensorFlowで作るカスタムモデルとその訓練
- TensorFlowによるデータのロードと前処理
- 畳み込みニューラルネットワークを使った深層コンピュータビジョン
- RNNとCNNを使ったシーケンスの処理
- RNNと注意機構による自然言語処理
- オートエンコーダとGANを使った表現学習と生成型学習
- 強化学習
- 大規模なTensorFlowモデルの訓練とデプロイ
ニューラルネットワークだけでなく、scikit-learn、Keras、TensorFlowなど、AI 機械学習について、網羅的に記述されています。私自身すべてを理解するには、不十分なレベルなのですが、まずひと通り読み通して、次に自分に関係する章を詳細に読んで見るという感じで、バイブル的に使うことのできるお薦めの一冊です。
引用元：Amazon
機械学習の初心者にとってもわかりやすい内容になっています。
引用元：Amazon
初版に比べてページ数が568ページから832ページと約260ページ増えており、より充実した内容になっています。
ポチップ
TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶ ディープラーニングの仕組み 畳み込みニューラルネットワーク徹底解説
| 出版社 | マイナビ出版 |
| 著者 | 中井 悦司 |
| 発売日 | 2019/11/28 |
- TensorFlow/Keras 入門
- 分類アルゴリズムの基礎
- ニューラルネットワークを用いた分類処理
- 畳み込みフィルターによる画像の特徴抽出
- 畳み込みフィルターの多層化による性能向上
サンプルコードはすべてGITHUBからダウンロードすることができてそのまま実行できます。
引用元：Amazon
コード作成方法やそのコードの意味や動作原理などがとてもわかりやすい本です。
偏微分、代数幾何、行列などの基礎知識があればさらに理解が深まると思います。
また、画像処理におけるフィルタリングなどの知識があれば畳み込み処理のコードへの組み込み方法などもよく理解できます。
一応、初心者向けにTensorFlowについて書かれていますが、
説明が結構端折られてるので初心者には意味不明な部分が多くなると思います。全部理解出来れば「手書き文字の認識」くらいはできるようになります。
引用元：Amazon
ポチップ
