第3次AIブームの火付け役となったディープラーニング技術。本記事ではそんなディープラーニングを扱う上でよく名前の挙がるTensorFlowについて紹介していきたいと思います。
目次
【超入門】TensorFlowとは？
TensorFlow は、機械学習向けに開発されたエンドツーエンドのオープンソース プラットフォームです。出典：Tensor Flow
TensorFlowとは、Googleが開発したオープンソースの機械学習ライブラリです。
主にディープラーニングの分野で用いられており、Linux、Windows、Macなど主要なOSで利用可能となっております。そんなTensorFlowの特徴は以下の通りです。
- ニューラルネットワークを構築できる
- 様々な処理を計算グラフで表現できる
- 安全に分散学習を行うことができる
※TensorFlowは公式サイトが整っていることをはじめ、コミュニティが活発であることから情報が多く出回っているので、学びやすい機械学習ライブラリと言えるでしょう。
【2023年版】TensorFlowのおすすめ本3選
本章ではそんなTensorFlowのおすすめ本を厳選して3冊ご紹介していきたいと思います。
おすすめ本①TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み
1冊目のおすすめ本は『TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶ ディープラーニングの仕組み』になります。
本書は、ディープラーニングの代表とも言える「畳み込みニューラルネットワーク(CNN)」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そして、TensorFlowを用いて実際に動作するコードを動かしながら学べる書籍です。出典：Amazon
当書ではニューラルネットワークの原理と原理をどのようにコードとして落とし込むかの両方についてバランスよく学習可能です。
そのため、TensorFlowは手段の一つと捉えており、あくまでこれからディープラーニングについて深く学んでいきたいと考えている方に当書はおすすめの書籍と言えるでしょう。
おすすめ本②TensorFlow2 & Keras対応 プログラミング実装ハンドブック
2冊目のおすすめ本は『TensorFlow2&Keras対応 プログラミング実装ハンドブック』
TensorFlowは、Google社が公開しているPython向け機械学習用ライブラリです。本書はPythonの基礎を学習した方に向けて、JupyterNotebookを使ったTensorFlowの活用法を解説する入門書です。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までを理論をまじえて体系的に解説します。出典：Amazon
当書はTensorFlowを用いた二値分類や画像認識、自然言語分析の実践的なプログラムを実装する手法について解説されております。
理論を交えながら解説されていることから、個人的には辞書的に当書を座右の書として手元に置いておくのがおすすめです。
おすすめ本③scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習
3冊目のおすすめ本は『scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習』です。
本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。出典：Amazon
当書では機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法について体系的に解説されてます。
その一部である深層学習にTensorFlowが利用されているという位置付けですので、TensorFlowの学習のみを効率的に行いたいという方には不向きな書籍かもしれません。
とはいえTensorFlowはあくまで手段に過ぎないので、より俯瞰した形で機械学習について理解を深めたいという方には当書は最適な一冊となり得るので紹介させていただきました。
TensorFlowのおすすめ本を手に取り学習を始めよう
ここまで「TensorFlowとは？」といった基礎から学習におすすめの書籍をご紹介してきましたがいかがだったでしょうか？
本記事がTensorFlowの概要ないしおすすめ本を知る上で少しでもあなたのお役に立てたのなら嬉しいです。当ブログでは他にもエンジニア向けの記事を公開しているので気になる記事がないか併せてチェックしてみてください。
