TensorFlow 2プログラミング実装ハンドブック : TensorFlow & Keras対応 : 汎用ディープ・ラーニング分析のための
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書誌事項
TensorFlow 2プログラミング実装ハンドブック : TensorFlow & Keras対応 : 汎用ディープ・ラーニング分析のための
（Pythonライブラリ定番セレクション）
秀和システム, 2020.11
- タイトル別名
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TensorFlow (テンソルフロー) 2プログラミング実装ハンドブック : TensorFlow (テンソルフロー) & Keras (ケラス) 対応
汎用ディープ・ラーニング分析のためのTensorFlow 2 : プログラミング実装ハンドブック
- タイトル読み
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TensorFlow 2 プログラミング ジッソウ ハンドブック : TensorFlow&Keras タイオウ : ハンヨウ ディープ ラーニング ブンセキ ノ タメ ノ
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注記
データ分析ツールJupyter Notebook対応
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参考文献: p446-447
内容説明・目次
内容説明
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗに統合されたＫｅｒａｓによる機械学習が学べるよう、シンプルな二値分類から画像認識、自然言語処理における時系列データの分析、加えて転移学習や学習率減衰まで、理論を交えつつ体系的に解説します。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ独自のプログラミングに加え、Ｋｅｒａｓによるプログラミングも並行して解説しました。
目次
- 第１章 機械学習ライブラリＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ（ディープラーニング；ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗで何ができる？）
- 第２章 開発環境の用意とＰｙｔｈｏｎの基礎（Ｐｙｔｈｏｎ／ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗで開発するための環境を用意する；仮想環境の構築とライブラリのインストール ほか）
- 第３章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの基本（ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗのインストール；ｔｆ．ＧｒａｄｉｅｎｔＴａｐｅクラスで回帰問題を解く ほか）
- 第４章 例題で学ぶＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの基本（ｔｆ．ｓｉｇｍｏｉｄ（）で二値分類を解く；ｔｆ．ｎｎ．ｓｏｆｍａｘ（）でマルチクラス分類を解く ほか）
- 第５章 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによるディープラーニング（ｔｆ．ｋｅｒａｓ．ｌａｙｅｒｓ．Ｃｏｎｖ２ＤによるＣＮＮの実装；ＩｍａｇｅＤａｔａＧｅｎｅｒａｔｏｒによるデータ拡張処理 ほか）
「BOOKデータベース」 より