Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｐｌａｔｆｏｒｍではじめる機械学習と深層学習

入門から、「ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ」による畳み込みニューラルネットワークへの本格チャレンジまで。使い勝手抜群の「各種ＭＬ　ＡＰＩ」とインタラクティブな多機能ツール「Ｄａｔａｌａｂ」でぐんぐん進む機械学習への理解。

本書は、ＧｏｏｇｌｅがＧＣＰ（Ｇｏｏｇｌｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｐｌａｔｆｏｒｍ）上で提供している各種機械学習関連のツール・ＡＰＩを活用し、実際に機械学習の環境やデータに触れながら、その原理と動作を体験的に学ぶことができる機械学習入門書です。

■対象読者
本書では、実際に手を動かしながら、機械学習を体験的に学ぶことができ、さらに、次の方々の要望にも応えられる内容となっています。
・機械学習に初めて取り組むエンジニア
・数学が苦手
・ツールとしてだけでなく、原理も学びたい
・学びだけでなく実践につなげたい

■内容紹介
●Ｇｏｏｇｌｅは、機械学習にも有用な優れた環境を提供しており、特にＤａｔａｌａｂはブラウザ上でＰｙｔｈｏｎのコードを実行でき、グラフ・表を出力できるほか、ビッグデータを高速で処理するＢｉｇＱｕｅｒｙや便利な各種ＡＰＩにも簡単にアクセスできるツールです。

●本書では、Ｄａｔａｌａｂを通じて、Ｇｏｏｇｌｅが膨大なリソースを使って初めから用意している機械学習環境にアクセスし、高度な機能と豊富な資源を十分に活用できるよう読者を導いていきます。

●本書による学習では、数式はほとんど使わず、簡単なコードとそのグラフィカルな実行結果により、理解を深めていきます。
まずは識別の基礎から入り、各種識別関数を通じて機械学習の原理や手法を学びます。
続いて実践的にデータを扱いながら、データの評価方法やチューニングを学び、さらに深層学習（ディープラーニング）へと進んでいきます。
深層学習では、画像識別による具体例から始まり、より高度なニューラルネットワークまで学んだ後、実際にＧｏｏｇｌｅの深層学習用ライブラリー（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ）を使ってニューラルネットワークをモデリングする方法を学びます。
最後に、画像識別を代表するＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）の実装法を学び、実運用の入り口へと案内します。

目次

１　ＧＣＰと機械学習（ＧＣＰを使ってみよう
Ｄａｔａｌａｂを使ってみよう
ＧＣＰでお手軽、機械学習）
２　識別の基礎（２クラスの識別
多クラスの識別と様々な識別器
データの評価方法とチューニング）
３　ディープラーニング入門（ディープラーニングの基礎
ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク））
Ａｐｐｅｎｄｉｘ

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