直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ

まえがき

本書『直感 Deep Learning』は、ソフトウェアエンジニアとデータサイエンティストが最新のニューラルネットワーク、人工知能、ディープラーニングの技術を学び、実践するための入門書です。

本書について

KerasはGoogle製のTensorFlowなどをバックエンドにして動作するライブラリです。本書は実際にKerasを用いて書かれた、20以上のさまざまなタイプのデータを扱うディープラーニングのコードを提供しており、その動作、また理論的な背景について解説をしています。

読者は、本書を通じて単純な線形回帰や多層パーセプトロンだけでなく、より洗練された畳み込みネットワーク（CNN）、敵対的生成ネットワーク（GAN）といったネットワークまで、段階を追って学んでいくことができます。これらは教師あり学習のネットワークですが、本書では自己符号化器や生成モデルといった教師なし学習のネットワークもカバーしています。リカレントニューラルネットワーク（RNN）やその拡張であるLSTM（long short-term memory）についても詳しく解説します。さらに本書では、Kerasの幅広い機能を超え、ユースケースに合わせてカスタマイズするためのfunctional APIを紹介します。これには、ネットワークをブロックのように組み合わせてより複雑なネットワークを構築する方法も含まれます。また、ディープラーニングを利用した強化学習を取り扱う章もあり、そこではゲームをプレイする人工知能を作成します。

実用的な実装例として、新聞記事のカテゴリ分類、テキストの構文解析、評判分析、テキスト生成、品詞タグ付けといったタスクを行うコードを含んでいます。画像データについては、手書きの数字や、さまざまな種類の画像の分類を扱っています。強化学習では、自律的にゲームをプレイして学習するQ-learning（Q学習）ネットワークを構築しています。 ...