TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+

TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+

¥4,200+税

品種名
書籍
発売日
2017/8/14
ページ数
392
サイズ
B5変形判
著者
Nick McClure 著/株式会社クイープ 訳
ISBN
9784295002000

TensorFlowコーディングに慣れる!

新世代の数値計算ライブラリを操る! 線形回帰からCNN/RNNまで網羅的に実践 -- TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。AI分野を中心に活用が進んでいます。本書ではまず、変数/プレースホルダといったTensorFlowの基本や、オープンデータを扱う方法を説明。以降は、機械学習のさまざまな手法を具体的なレシピとして示していきます。線形回帰からCNN/RNNまで解説しつつ、運用環境向けの手法や連立常微分方程式も取り上げます。

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著者プロフィール

◎ Nick McClure(ニック・マクルーア)
ワシントン州シアトルを拠点とする PayScale, Inc.のシニアデータサイエンティスト。
以前は、ZillowとCaesar's Entertainmentに勤務。モンタナ州立大学とセントベネディクト/セントジョーンズ大学で応用数学の学位を取得。ニックはアナリティクス、機械学習、人工知能の習得と提唱に情熱を抱いている。
思いや考えをブログに綴ったり(http://fromdata.org/)、ツイートしたりしている(@nfmcclure)。

訳者プロフィール

◎ 株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。
主な訳書に、『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』『Scala関数型デザイン & プログラミング―Scalazコントリビューターによる関数型徹底ガイド』『CUDA Cプロフェッショナルプログラミング』『Cisco ACIポリシーベースのデータセンター アーキテクチャ/コンセプト/メソドロジー』などがある(いずれもインプレス発行)。
http://www.quipu.co.jp

目次

第1章 TensorFlowの仕組みと基本事項を押さえる

第2章 TensorFlowスタイル
―演算/層の追加、損失関数やモデル評価などの実装

第3章 線形回帰
―逆行列/分解法からロジスティック回帰まで

第4章 サポートベクトルマシン
―線形SVMの操作/次元縮約、非線形SVM/多クラスSVMの実装など

第5章 最近傍法
―編集距離、距離関数の組み合わせ、最近傍法の画像認識など

第6章 ニューラルネットワーク
―論理ゲート、単層/多層ニューラルネットワークの実装など

第7章 自然言語処理
―BoW/TF-IDF/スキップグラム/CBOWなど

第8章 畳み込みニューラルネットワーク
―単純なCNN/高度なCNN/モデルの再トレーニングなど

第9章 リカレントニューラルネットワーク
―LSTM/Sequence-to-Sequence/Siamese Similarity法

第10章 TensorFlowを運用環境で使用する

第11章 TensorFlowをさらに活用する
―遺伝的アルゴリズム/連立常微分方程式など

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ダウンロード

  •  下記URLでサンプルコードが公開されています。

    ただし、.ipynbファイルと.pyファイルのうち、
    基本的には.pyファイルが更新されているようです。
     
     

お詫びと訂正

誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。

  • 17ページ 1.7節の「方法」。最初の網掛けコード
    • [誤]
      import tensorflow.nn as nn
    • [正]
      from tensorflow import nn as nn
  • 88ページ 3.9節(Recipe 24)。「方法」の「2.」のコードのうち、下から1行目と3行目
    • [誤]
      y_vals = np.array([x[1] for x in birth_data])
      x_vals = np.array([x[2:9] for x in birth_data])
    • [正]
      y_vals = np.array([x[0] for x in birth_data])
      x_vals = np.array([x[1:8] for x in birth_data])
    • 備考:

      スクリプトの内容全体が日本語版の発売後に変更されたようです。原著GitHubにある新しい.pyファイルは問題なく動作しています(2017/11/30)。

  • 156ページ 6.4節の「7.」 の3文目
    • [誤]
      ここでは、5つのノードを持つ隠れ層を指定している。
    • [正]
      ここでは、10個のノードを持つ隠れ層を指定している。
  • 156ページ 6.4節の「7. 」のコードの1行目
    • [誤]
      hidden_layer_nodes = 5
    • [正]
      hidden_layer_nodes = 10
  • 157ページ 6.4節の「8. 」直前のnotes囲み記事
    • [誤]
      「隠れ層の5つのノード」を経て、
    • [正]
      「隠れ層の10個のノード」を経て、
  • 167ページ 6.6節(Recipe 39)の「方法」の「2.」の冒頭
    • [誤]
      下記のコードを追加
    • [正]
      # データファイル名を指定
      birth_weight_file = 'birth_weight.csv'
    • 備考:

       原著GitHubのコード(.py)の当該部分は正しいものになっています。

  • 173ページ 6.7節(Recipe 40)の「方法」の「2.」の冒頭
    • [誤]
      下記のコードを追加
    • [正]
      # データファイル名を指定
      birth_weight_file = 'birth_weight.csv'
    • 備考:

       原著GitHubのコード(.py)の当該部分は正しいものになっています。

  • 174ページ 6.7節(Recipe 40)「方法」の「2.」のコードのうち、「# 目的変数を抽出」の次の行と、「# 説明変数を抽出」の次の行
    • [誤]
      y_vals = np.array([x[1] for x in birth_data])
      x_vals = np.array([x[2:9] for x in birth_data])
    • [正]
      y_vals = np.array([x[0] for x in birth_data])
      x_vals = np.array([x[1:8] for x in birth_data])
    • 備考:

       原著GitHubのコード(.py)の当該部分は修正されていません(2017/12/04)。

  • 255ページ 8.4節(Recipe 50)
    • [誤]
      このレシピはTensorFlowのチュートリアルモデルに基づいていました(このチュートリアルは、翻訳時点で提供されていました)。現時点(2017/11/30)では、TensorFlowのGitHubから削除されているため、このレシピは動作しないようです。代わりに、新しくTF_Slim(TensorFlow-Slim)というチュートリアルが提供されていますが、マシンにGPUが搭載されていないと動作しません。また、設定がかなり微妙で、多くの環境で動作しないことが報告されています。
    • [正]
  • 295ページ 9.5節(Recipe 56)
    • [誤]
      このレシピはTensorFlowのチュートリアルモデルに基づいており、翻訳時点では動作していました。しかし、現時点(2017/11/30)では、こちらの検証環境において、TensorFlowのSequence-to-Sequenceモデルのseq2seq_model.pyの中でエラーになり、動作しなくなっています。これらのスクリプトは8か月前から変更されていないため、TensorFlowの新バージョンが影響している可能性があります。その場合は、チュートリアルモデルの更新を待つ必要があります。
    • [正]
  • 332ページ 11.2節(Recipe 63)の「方法」の「2.」にあるコード最終行
    • [誤]
      summary_writer = tf.train.FileWriter('tensorboard', tf.get_default_graph())
    • [正]
      summary_writer = tf.summary.FileWriter("tensorboard", tf.get_default_graph())
    • 備考:

       原著GitHubのコード(.py)の当該部分は正しいものになっています。

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