【タイトル】動かして学ぶAI・機械学習の基礎 ―TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ【著者】Laurence Moroney

動かして学ぶAI・機械学習の基礎 TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ [ Laurence Moroney ] 価格：3,960円（税込、送料無料) (2023/9/1時点) 楽天で購入

【タイトル】動かして学ぶAI・機械学習の基礎 ―TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ
【著者】Laurence Moroney
【ハマり度】★★★☆☆

人工知能研究の第一人者であるAndrew Ngとともに、
TensorFlowの開発と普及に尽力し、
Coursera教材を共同で作成したり、
人気の高い講座をいくつも担当するなど、
機械学習の教育に長年携わってきた著者による、
とてもわかりやすい実践的な入門書です。

AIや機械学習の初学者がゼロから学んでいけるように、
コードをステップバイステップで解説し、
Google Colabで実際に動かしながら理解を深める
実践的なアプローチを取っています。

Web、モバイル、クラウド、組み込み向けの
豊富な具体例を通して、
TensorFlowの基本知識、モデル構築の勘所、
画像からの特徴量検出、自然言語処理、
公開データの活用、モデルを使用する
AndroidやiOSアプリの作成、
Webおよびクラウド上へのモデルのデプロイといった
実践的な知識とテクニックを習得することができます。

【感想】
機械学習の登場により、
プログラミングのアプローチが大きく変化しました。
これまでのルールとデータから答えを導き出す
従来のプログラミングとは異なり、
機械学習はデータと答えからルールを学習する
新しいアプローチです。
その中でも、TensorFlowというフレームワークは、
機械学習モデルを作成し、
将来の入力を認識
または分類するプロセスをサポートしています。

TensorFlowとは？
TensorFlowは、
主に学習と推論という2つの主要なプロセスから
成り立っています。

学習（Training）：
学習は、機械学習モデルを構築し、
トレーニングデータを使用してモデルを調整するプロセスです。
このプロセスでは、
データとそのデータに対応する正しい答えを提供します。
TensorFlowは、
これらのデータからモデルが
問題を解決する方法を学ぶのを支援します。

推論（Inference）：
推論は、学習されたモデルを使用して、
新たなデータに対する予測や分類を行うプロセスです。
これにより、
将来の入力データに対する意思決定が行われます。

過剰適合とは？
機械学習の学習プロセスにおいて、
過剰適合（Overfitting）という現象が発生することがあります。
これは、ネットワークを長時間学習させても、
テストデータに対して必ずしも優れた結果が出ない状態を指します。
過剰適合が生じると、
学習データに特化しすぎて、
新しいデータに対する汎化性能が低下します。

畳み込みとプーリングとは？
畳み込み（Convolution）は、
画像処理において近傍ピクセルを
新しい値とするための重みのフィルタを使用するプロセスです。
これにより、画像の特徴を強調したり、
ボカしたりすることができます。

プーリング（Pooling）は、
画像内のピクセルを除去するプロセスです。
最大値プーリング（Max Pooling）は、
画像を分割し、各グループ内の最大値のみを残す方法です。
これにより、画像の情報を圧縮し、
計算効率を向上させることができます。

学習データ、検証データ、テストデータとは？
機械学習のプロジェクトでは、
データセットを適切に分割することが重要です。
学習データはモデルの学習に使用され、
検証データはネットワーク状態を確認し、
テストデータは学習後のモデルの動作確認に使用されます。
検証データとテストデータの違いは、
モデルの評価と調整に役立ちます。

TensorFlow Liteとは？
TensorFlow Liteは、
モバイルアプリケーションや
エッジデバイス向けに設計された
TensorFlowの軽量バージョンです。
このフレームワークは、
軽量で低いレイテンシー（起動や処理が早いこと）を
持つことが特徴で、
モバイルアプリケーション内で
機械学習モデルを効率的に実行できるようになります。

データ駆動のアプローチとは？
機械学習は、コード駆動ではなく、
データ駆動のアプローチを採用します。
問題を特定し、適切なモデルを設計するためには、
データを理解し、それを活用する必要があります。
このデータ駆動のアプローチは、
現代の機械学習の基盤となっており、
多くの新たな可能性を開いています。

機械学習とTensorFlowは、
プログラミングの世界に革命をもたらし、
データ駆動のアプローチによって
新たな問題の解決に取り組んでいます。
TensorFlowを活用することで、
機械学習の力を最大限に引き出し、
革新的なアプリケーションを開発できるでしょう。