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TensorFlow を使用した機械学習の基礎

This curriculum is for people who are:

  • New to ML, but who have an intermediate programming background

このコンテンツは、ML を一から始めるデベロッパーが、ML の初歩の知識を身に付けるためのものです。多くのリソースで TensorFlow が使用されていますが、他の機械学習フレームワークに応用できる知識を身に付けることができます。

ステップ 1: ML の全体像を理解する

TensorFlow 2.0 is designed to make building neural networks for machine learning easy, which is why TensorFlow 2.0 uses an API called Keras. The book Deep Learning with Python by Francois Chollet, creator of Keras, is a great place to get started. Read chapters 1-4 to understand the fundamentals of ML from a programmer's perspective. The second half of the book delves into areas like Computer Vision, Natural Language Processing, Generative Deep Learning, and more. Don't worry if these topics are too advanced right now as they will make more sense in due time.

AI and Machine Learning for Coders
by Laurence Moroney

この入門書では、最も一般的な ML シナリオ(ウェブ、モバイル、クラウド、埋め込みランタイム向けのシーケンス モデリング、コンピュータ ビジョン、自然言語処理(NLP)など)の実装方法を学習するための、コード ファーストのアプローチが紹介されています。

Deep Learning with Python
by Francois Chollet

この書籍は、Keras によるディープ ラーニングの実践的な入門書となっています。

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Coursera の Introduction to TensorFlow や Udacity の Intro to TensorFlow for Deep Learning などのオンライン コースでは、上記の書籍で解説されている基本的な項目を学習できます。また、3blue1brown の動画は、ニューラル ネットワークが数学レベルでどのように機能するかをすばやく理解するのに役立ちます。

このステップを完了することで、ML の仕組みに関する基礎を理解し、応用編に進む準備ができます。

"AI、機械学習、ディープラーニングのための TensorFlow 入門 (Intro to TensorFlow for AI, ML, and Deep Learning)"

Developed in collaboration with the TensorFlow team, this course is part of the TensorFlow Developer Specialization and will teach you best practices for using TensorFlow.

Intro to TensorFlow for Deep Learning

TensorFlow チームと Udacity の開発によるこのオンライン コースでは、TensorFlow を使ってディープ ラーニング アプリケーションを作成する方法を学ぶことができます。

ステップ 2: 基礎から応用へ進む

Take the TensorFlow Developer Specialization, which takes you beyond the basics into introductory Computer Vision, NLP, and Sequence modelling.

Completing this step continues your introduction, and teaches you how to use TensorFlow to build basic models for a variety of scenarios, including image classification, understanding sentiment in text, generative algorithms, and more.

TensorFlow Developer Specialization

TensorFlow 開発者が講師を務めるこの 4 つのコースの専門講座では、TensorFlow で AI を活用したスケーラブルなアルゴリズムを作成するためのツールについて詳しく知ることができます。

ステップ 3: 実践

Try some of our TensorFlow Core tutorials, which will allow you to practice the concepts you learned in steps 1 and 2. When you're done, try some of the more advanced exercises.

Completing this step will improve your understanding of the main concepts and scenarios you will encounter when building ML models.

ステップ 4: TensorFlow で理解を深める

Now it's time to go back to Deep Learning with Python by Francois and finish chapters 5-9. You should also read the book Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, by Aurelien Geron. This book introduces ML and deep learning using TensorFlow 2.0.

Completing this step will round out your introductory knowledge of ML, including expanding the platform to meet your needs.

Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow
by Aurélien Géron

この本では複数の具体例、最小限の理論、本番環境で使用できる 2 つの Python フレームワーク(Scikit-Learn および TensorFlow)が紹介されており、インテリジェントなシステムを構築するための概念とツールを直感的に理解できます。