TensorFlow/Kerasを用いたディープラーニング実装を学ぶ際におすすめできる書籍の「Pythonによるディープラーニング」について紹介します。
Contents
Pythonによるディープラーニング
「Pythonによるディープラーニング」は、ディープラーニングフレームワークであるTensorFlow/Kerasを用いたディープラーニングを使って、モデルを構築し訓練するためのガイドを提供してくれる書籍です。
ディープラーニングの基本的な概念から始まり、より高度なトピックスの説明がされます。読者のレベルとしては中級～上級者向けの内容ではあると思いますが、TensorFlowやKerasの本質的な部分まで理解するのにとても役立ちます。
本記事では、「Pythonによるディープラーニング」について概要を紹介するとともに私の感想などについても紹介してみたいと思います。
目次と概要
「Pythonによるディープラーニング」のコンテンツとしては以下のような構成となっています。
- ディープラーニングとは何か
- ニューラルネットワークの数学的要素
- KerasとTensorFlow
- ニューラルネットワーク入門：分類と回帰
- 機械学習の基礎
- 機械学習のユニバーサルワークフロー
- Kerasを使いこなす
- コンピュータビジョンのためのディープラーニング
- コンピュータビジョンのための高度なディープラーニング
- 時系列のためのディープラーニング
- テキストのためのディープラーニング
- 生成型ディープラーニング
- 現実世界のベストプラクティス
- 本書のまとめ
最初は、「ディープラーニングとは何か」や「ニューラルネットワークの数学的要素」といったの基本的な内容から始まり、TensorFlowとKerasの使用方法の説明がされます。
6章の「機械学習のユニバーサルワークフロー」では、ディープラーニング等の機械学習をどのように進めていくのかの全体的な流れが分かります。また、7章の「Kerasを使いこなす」では、Kerasのモデルを構築する各種API（Sequential/Functional/Subclassing）の使い分けについても詳細に書かれていることが特徴的に思います。
8章以降は、CNNやRNN、Transformerといったより詳細なディープラーニングの実装方法を学ぶことができます。
「Pythonによるディープラーニング」のおすすめポイント
モデル実装のワークフローから各種APIの使い分けまで理解できる
ディープラーニングを学ぶ際は、最初どういった流れで実装するかも分からないと思います。本書では、実装のワークフローを分かりやすく解説してくれているため、全体像を把握しやすいです。
また、TensorFlow/Kerasでは、Sequential API、Functional API、Subclassing APIという異なる実装方法があります。私がTensorFlowの勉強を始めた当初は、各APIが特に説明もなく使用されていて使い分けについてもよく分かりませんでした。本書では各APIの使い方が丁寧に記載されているため、どういった時にどの方法を使うべきか理解することができました。
モデル実装のワークフローをしっかりと理解し、TensorFlow/Kerasの本質的な部分まで理解するのにとても役立ちます。
高度な内容の実装も幅広く扱っている
本書では、ディープラーニングで有名な以下のような幅広い内容について扱っています。例えば以下のような項目です。
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
- リカレントニューラルネットワーク(RNN)
- Transformer
- 変分オートエンコーダー(VAE)
- 敵対的生成ネットワーク(GAN)
CNNやRNNは、ディープラーニングにおける代表的な方法ですが、考え方から実装方法までとても詳細に学ぶことができます。
また、TransformerやVAE、GANといった技術については、最新技術というほどではありませんが、近年の生成AI(ChatGPT等)のベースとも言えるような技術です。最新技術を勉強するにあたって、これらの技術的な内容や実装方法を理解しておくことは非常に役に立つと思います。
E資格等の資格を取得したい人にもおすすめ
本書は、ディープラーニング関連の資格として有名なE資格を取得する際にも良い参考書となります。E資格は、一般社団法人日本ディープラーニング協会（JDLA）が実施する資格試験で、JDLAが認定した教育プログラムを修了してから受験する必要のある少し難易度が高い資格です。
本書では、上記で説明したような各種API（Sequential/Functional/Subclassing）の違いや一般的なワークフロー等について丁寧に説明されています。CNN、RNN、Transformer、GAN等の教育プログラムでも学ぶような技術の具体的な内容についても説明がされているので、勉強のための参考書としてもおすすめできます。
私がE資格については取得した際の体験記も記載しているので興味があれば参考にしてください。
アイデミー（Aidemy）のE資格対策講座を受けてE資格（JDLA Deep Learning for ENGINEER）を取得
まとめ
TensorFlow/Kerasを用いたディープラーニング実装を学ぶ際におすすめできる書籍の「Pythonによるディープラーニング」を紹介しました。
ディープラーニングフレームワークであるTensorFlow/Kerasを用いたディープラーニングを使って、モデルを構築し訓練するためのガイドを提供してくれる書籍で、ディープラーニングの基本的な概念から始まり、より高度なトピックスまで学ぶことができます。
読者のレベルとしては中級～上級者向けの内容ではあると思いますが、TensorFlowやKerasの本質的な部分まで理解するのにとても役立ちます。ぜひ皆さんにも読んでみてほしいなと思う一冊です。
