機械学習ライブラリTensorFlowの日本語書籍まとめ。

まだ全部は読破できていない上、1冊は発売予定なんですが… Google製機械(深層)学習ライブラリ、TensorFlowの解説本を紹介します。

TensorFlowのフロントエンドがPythonなので、どの書籍もPythonの基本を理解していることが前提の内容となっています。

まずはこちらのポップな表紙の「TensorFlowはじめました」

本当にTensorFlowとは何なのか? Tensorとは何か? といった、TensorFlow公式ページのチュートリアルを読めば分かるような位置から図解入りで解説してくれます。

Amazonの評価コメントの評価は低いですが、入門としてはとてもお勧めだと思います。自分のような入門者にとっては、概念を図解してくれるだけでも理解のとっかかりになって、有難いものです。

次は、「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門」。はい、まだ発売してません。すいません。

でも上記の書籍は、副題からも、この中井悦司さんが出されている他の書籍を見ても、かなり本格的な内容であることが予想できますね。ニューラルネットワークって… 言葉は知っているけど、技術的にどうこう言われるとガクブルなので、勉強します。

そして次の本に至っては、TensorFlow解説ですらないという…。注釈に出てはくるんですけどね。Pythonはある程度習熟しているけど、機械学習は初学者ですという人(自分)にとっては、ちょっとハードル高めで良い感じです。「Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践」。個人的にかなりお勧めします。

Pythonの機械学習ライブラリ、scikit-learnを中心とした解説本なのですが、よくある使い方講座で終わりません。機械学習の基礎理論から入り、数式を交えながら、簡単な気概学習モデルをPythonを使って自分で書いてみよう! というハードルの高さです。

まだ全く読み終えてませんが、日本語でまとまった書籍でしかもPythonでサンプルを書ける、ここまで内容が濃い書籍は他にないんじゃないでしょうか。イチオシです。

もっと読み進めて内容そのものに触れたくなったらまた記事にします。

それではまた。

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