TensorFlowで学ぶ機械学習・ニューラルネットワーク

機械学習と人工知能技術を完全マスター！線形回帰からニューラルネットワークまで。機械学習のアルゴリズムをマスター。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗでの実装を解説！

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。

目次

１　機械学習に必要なもの（機械学習の旅
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの必需品）
２　主要な学習アルゴリズム（線形回帰とその先
クラス分類の簡単な紹介
自動的にデータをクラスタリングする
隠れマルコフモデル）
３　ニューラルネットワークの実例（自動エンコーダの中身
強化学習
畳み込みニューラルネットワーク）

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