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現場で使える!TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法

現場で使える!TensorFlow開発入門 Kerasによる深層学習モデル構築手法

太田 満久, 須藤 広大, 黒澤 匠雅, and 小田 大輔

翔泳社 / 2018-04-19

累計読者数4
平均ハイライト数 1.8件/人
推定読了時間 約5時間48分
star総合評価 32/100
boltライト読書型
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この本について

深層学習を触っていると、「動くはずなのに形が合わない」「エラーは出ないのに学習が進んでいる気がしない」みたいな、説明しづらいモヤモヤにしょっちゅうぶつかります。コードの数行に原因が潜んでいるのは分かっていても、どこをどう確認すればいいのかがつかみにくい。僕も reshape を忘れたり、戻り値を受け取らずに後で混乱したりして、何度も足踏みしました。 この本は、そんな“細部でつまずきやすい人”に静かに寄り添ってくれるタイプです。派手な理論展開ではなく、現場で実際に手を動かすときに出てくる小さな違和感を、コードレベルで丁寧にほどいてくれる。例えば、次元を揃えるための reshape の意図や、train_step が None を返す理由のように、普段はつい流しがちな部分まできちんと説明があるので、自分のコードの挙動を自信を持って追えるようになります。 特に「とりあえず動いたけど、この実装で本当に合っているのか不安」という人には刺さると思います。読み終わる頃には、モデル構築の“作業”が、少しずつ“理解して選ぶプロセス”に変わっていく感覚がありました。僕自身、この本でようやく深層学習を落ち着いて扱えるようになったので、同じ場所で躓いている人にはそっと薦めたい一冊です。

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書籍情報(出版社紹介・目次)expand_more

出版社による紹介

【本書の特徴】 2015年11月にGoogleがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「TensorFlow(テンソルフロー)」は、 多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。 本書は、TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説した、 エンジニア向けの入門書です。第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow、Kerasの基礎について解説し、 第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を解説します。 特に、第2部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成」を取り上げています。 TensorFlowやKerasの機能面を押さえつつ、現場で使用できるような実践的な深層学習モデルまでフォローしています。 【対象読者】 深層学習に入門したいエンジニア 第1部 基本編 第1章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras 第2章 開発環境を構築する 第3章 簡単なサンプルで学ぶTensorFlowの基本 第4章 ニューラルネットワークとKeras 第5章 KerasによるCNNの実装 第6章 学習済みモデルの活用 第7章 よく使うKerasの機能 第2部 応用編 第8章 CAEを使ったノイズ除去 第9章 自動着色 第10章 超解像 第11章 画風変換 第12章 画像生成
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