TensorFlow.jsで機械学習を行うには、特に機械学習やニューラルネットワーク、JavaScript、そしてNode.JSまたはブラウザベース開発などのさまざまなドメインの知識が必要です。あなたのバックグラウンドによっては、それらの領域のいくつかに馴染みがにないということもあるでしょう。ウェブ上にはすばらしい学習資料が数多くあります。このページではニューラルネットワークを使用した機械学習の知識獲得の第一歩となる資料をいくつか紹介します。
高度な紹介
深層学習とTensorFlow.jsに関する高度な説明が必要なら次の動画をおすすめします。
- But what is a Neural Network? by 3blue1brown
- Deep Learning in JS by Ashi Krishnan
TensorFlow.js中心の説明
次の動画資料はTensorFlow.jsが中心で、機械学習の初心者も対象にしています。
- TensorFlow.js by TensorFlow
- TensorFlow.js: Intelligence and Learning Series by Coding Train
- TensorFlow.js Deep Learning with JavaScript by Deeplizard
包括的なコース
深層学習もカバーした包括的なオンラインコースがあります。ほとんどのコースは説明のためにPythonを主に使用しています。しかし構文は違いますが、基本的な考え方はTensorFlow.jsの利用にも適用できます。
- Machine Learning Crash Course by Google
- Deep Learning Specialization by Coursera
包括的な書籍
- Neural Networks and Deep Learning（邦訳「ニューラルネットワークと深層学習」） by Michael Nielsen
- Deep Learning with Python （邦訳「PythonとKerasによるディープラーニング」）by Francois Chollet
数学的な概念
機械学習は数学が重要な分野です。単に機械学習モデルを利用するだけであれば数学を理解する必要はありませんが、機械学習モデルを修正したりはじめから新しく構築する予定があるなら、基礎となる数学的な概念に馴染んでおくことは意味があります。事前に数学的なことをすべて理解しておく必要はありませんが、それでも遭遇するかもしれない馴染みのない概念を先に見ておくことはできるでしょう。
- Essence of Linear Algebra by 3blue1brown
- Essence of Calculus by 3blue1brown
- Linear Algebra by Khan Academy
- Calculus by Khan Academy