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すぐに使える!業務で実践できる! Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方

クジラ飛行机、杉山陽一、遠藤俊輔

AI・機械学習を仕事に活用してみよう!

定価
3,520円(本体価格 3,200円)
  • 発売日
    2018年6月28日
  • 判型/ページ数
    B5変型/400ページ(オール2色)
  • ISBN
    978-4-8026-1164-0
キーワード:
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深層学習や機械学習も環境が整ってきて、誰でも気軽に試せるようになってきました。

会社のサービスやアプリケーションに機械学習を組み込んだ例も頻繁に見かけるようになっています。

本書は、Pythonプログラマーが、、本書のために作られたサンプルプログラムを利用し、実際に体験しながら機械学習を業務や作業にどう組み込んでいくかを学習する解説書です。

機械学習や深層学習の奥は深く、利用できる範囲も広大ですが、まずはどういうものかを、本書で学んでください。

◆本書で取り扱っている技術・サンプル例など
AIで美味しいワイン判定、 顔にモザイクをかける、 手書き数字を判定、 郵便番号を自動認識、動画から特定の場面を検出
文章を単語に分割。単語、意味をベクトル化、文章を分類してみよう、自動作文に挑戦、SNSへのスパム投稿を判定
写真に写った物体を認識、ニュース記事を自動でジャンル判定、料理の写真からカロリーを調べる

CONTENTS

第1章 機械学習/ ディープラーニングについて

1-1 機械学習とは何か?
1-2 どのようなシナリオで機械学習を行うのか?
1-3 機械学習で利用するデータの作り方
1-4 インストール不要で使えるColaboratory について
1-5 Jupyter Notebook の使い方
1-6 個別にプログラムを実行する方法

第2章 機械学習入門

2-1 一番簡単な機械学習を実践しよう
2-2 アヤメの分類に挑戦してみよう
2-3 AI で美味しいワインを判定しよう
2-4 過去10 年間の気象データを解析してみよう
2-5 最適なアルゴリズムやパラメーターを見つけよう

第3章 OpenCV と機械学習 – 画像・動画入門

3-1 OpenCV について
3-2 顔検出 – 顔に自動でモザイクをかけよう
3-3 文字認識 – 手書き数字を判定しよう
3-4 輪郭抽出 – はがきの郵便番号認識に挑戦しよう
3-5 動画解析 – 動画から熱帯魚が映った場面を検出しよう

第4章 自然言語処理

4-1 言語判定をしてみよう
4-2 文章を単語に分割してみよう
4-3 単語の意味をベクトル化してみよう
4-4 文章を分類してみよう
4-5 自動作文に挑戦しよう
4-6 SNS や掲示板へのスパム投稿を判定しよう

第5章 ディープラーニング( 深層学習) について

5-1 ディープラーニング(深層学習)について
5-2 TensorFlow 入門
5-3 TensorFlow でアヤメの分類をしてみよう
5-4 ディープラーニングで手書き数字の判定
5-5 写真に写った物体を認識しよう
5-6 画像データからカタカナの判定

第6章 機械学習で業務を効率化しよう

6-1 業務システムへ機械学習を導入しよう
6-2 学習モデルの保存と読み込みについて
6-3 ニュース記事を自動でジャンル分けしよう
6-4 Web で使える文章ジャンル判定アプリを作ろう
6-5 機械学習にデータベース(RDBMS) を利用しよう
6-6 料理の写真からカロリーを調べるツールを作ろう

Appedix
機械学習の環境を整えよう

ダウンロードデータ

本書で解説したサンプルデータを以下のサイトからダウンロードできます。 なお、使用方法などに関しては、必ず書籍の該当箇所をご確認の上、ご利用ください。

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