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巣籠悠輔

PythonとKerasによるディープラーニング (日本語) 単行本（ソフトカバー） – 2018/5/28

Francois Chollet (著), 巣籠悠輔 (その他), 株式会社クイープ (翻訳)

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AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説!

PythonベースのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、1人でも多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説します。

本書はディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれています。数学的な表記を避け、代わりにコードを使って定量的な概念を説明することで、機械学習とディープラーニングの基本的な考えについて実践的な知識を養っていきます。
サンプルコードはPythonベースのディープラーニングフレームワークであるKerasに基づいており、バックエンドエンジンとしてTensorFlowを使用しています。

Part 1では、ディープラーニングを大まかに紹介。機械学習とニューラルネットワークを囲む状況といくつかの定義を示し、取り組みを開始するために必要な概念を説明します。

第1章:人工知能(AI)、機械学習、ディープラーニングの基本的なコンテキストと予備知識を提供。
第2章:ディープラーニングに取り組むために必要な基本概念(テンソル、テンソル演算、勾配降下法、バックプロパゲーション)を紹介。
第3章:ディープラーニングフレームワークであるKerasの紹介。分類タスクと回帰タスクを処理する単純なニューラルネットワークの訓練と内部で何が起きているのかが理解できる。
第4章:機械学習の一般的なワークフローとよくある落とし穴・解決法を詳解。

Part 2では、ディープラーニングの実践的な応用例としてコンピュータビジョンと自然言語処理を詳しく見ていきます。サンプルの多くは、ディープラーニングを実務で使用するときに遭遇する問題を解決するためのテンプレートとして利用できます。

第5章:画像分類に焦点を合わせ、コンピュータビジョンの実践的な例を幅広く取り上げる。
第6章:テキストや時系列といったシーケンスデータを処理するための手法を実際に試してみる。
第7章:最先端のディープラーニングモデルを構築するための高度な手法を紹介。
第8章:画像やテキストを作成する能力を持つディープラーニングモデルであり、驚くほど芸術的な結果をもたらすことがあるジェネレーティブモデルの紹介。
第9章:本書の総括。ディープラーニングの限界とその未来を予測。

本書を最後まで読めば、ディープラーニングとは何か、適用できるのはどのような状況か、その制限についてしっかり理解できるはずです。コンピュータビジョンから自然言語処理、画像分類、時系列予測、感情分析、画像/ テキスト生成に至るまで、現実の幅広い問題にKerasを使用できるようになり、最高の短期集中コースとして活用できます。

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商品の説明

内容（「BOOK」データベースより）

本書を読むことで、「ディープラーニングとは何か」「適用可能な問題とは」「その限界はどこにある?」を理解できます。

著者について

Francois Chollet(フランソワ・ショレ)
Googleでディープラーニングに取り組んでいる。Kerasディープラーニングライブラリの作成者であると同時に、TensorFlow機械学習フレームワークのコントリビュータでもある。また、形式推論に対する機械学習の応用とコンピュータビジョンに焦点を合わせたディープラーニングの研究も行っている。ショレの論文は、CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)、NIPS(Neural Information Processing Systems)のカンファレンスとワークショップ、ICLR(International Conference on Learning Representations)を含め、主要なカンファレンスで発表されている。

監訳:巣籠悠輔(すごもりゆうすけ)
電通・Google NY 支社勤務を経て、株式会社情報医療のCTO として創業に参画。医療分野での人工知能活用を目指す。2018年にForbes 30 Under 30 Asia 2018に選出。著書に『詳解ディープラーニング』『ビジネスパーソンのための人工知能入門』(マイナビ出版刊)等がある。

訳:株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に『サイバーセキュリティテスト完全ガイド』(マイナビ出版)、『Machine Learning 実践の極意』、『Python 機械学習プログラミング第2版』(インプレス)などがある。

出版社より


	詳解ディープラーニング	実践力を身につける Pythonの教科書	ゼロからやさしくはじめるPython入門		TensorFlowで学ぶディープラーニング入門
	TensorFlowとKerasによるディープラーニング・ニューラルネットワークの実践的入門書	プログラミング言語Python(パイソン)の入門書。便利な簡単プログラムから機械学習までこの1冊でOK	これからPythonを始めたい人に、やさしく、楽しく、プログラミングを教えます!	数学がニガテでも大丈夫。機械学習をやさしく学べます。機械学習の数式に対するモヤモヤを一掃しよう！	TensorFlowを実際に動かしながら、「畳み込みニューラルネットワーク」の仕組みを理解しよう!

登録情報

単行本（ソフトカバー）: 392ページ
出版社: マイナビ出版 (2018/5/28)
言語: 日本語
ISBN-10: 4839964262
ISBN-13: 978-4839964269
発売日： 2018/5/28
梱包サイズ: 23.4 x 18.2 x 2.8 cm
カスタマーレビュー: 評価の数 34
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- 1207位 ─ コンピュータ・IT (本)

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takka

翻訳の問題

2018年10月15日に日本でレビュー済み

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p196
#整数のリストを形状が(samples, max_len)の整数型２次元テンソルに変換
とあるが、このコメントだと訓練データ一式がただの整数のリストということになる。
原文だとlist of integersだった。つまり整数のリストのリストになる。

ちょっとページをめくれば意味が通じず、溜息をつき、机を蹴りながら読み進めることになる。
早く機械学習が発展して、粗悪な翻訳業者が滅んでくれればいいのにと思う。

48人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

これからを生きる企業人

内容は素晴らしいだけに…

2018年9月10日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

内容は素晴らしいが、翻訳、校正がひどく誤字脱字が気になる。
本に記載されているコードも明らかに動かないであろう記述であった（Gitがあるのが救い）。
内容が素晴らしいだけになおさら残念であった。ただ残念…

30人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

trmt

機械学習の初心者が中級者になるのに最適。

2018年7月29日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

私は「Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック」を読んだあとにこちらの本を読みました。
上記の本が機械学習の初級だとするとこの本は中級の本だと思います。
機械学習を触ったことがある人はこの本を読むだけで、かなりのことができるようになるはずです。

「Pythonによるスクレイピング&機械学習開発テクニック」を読んだあとに
学習用に使用するデータの作り方がいまいちよく分かりませんでした。
しかし、こちらのんでは1次元（テキスト）、2次元（画像）、3次元（動画）などに分けてそれぞれのデータセットをどの様に作っていくのかについて触れられています。

本書は既存のデータセットを使ってKerasで機械学習（ディープラーニング）を行っていきます。
その中で下記のようなことが学べます。

・前処理の方法
・学習モデルを作り方
・CNN, LSTM , Denseなどの特徴と使い所
・精度を上げるためのモデルの作り方
・学習用データの水増し
・画像認識の方法
・自然言語を扱う方法と前処理
・転移（移転）学習
・Keras APIを使った柔軟なモデルの作成

などです。挙げればがキリがないほどたくさんあるのでこの辺にしておきますが
機械学習を学びたいと考えている方にはおすすめの1冊です。

また、数式を使わずに説明されれいるところが
数学の苦手な方にすごくとっつきやすい内容になっています。

Kindle版は文字の拡大ができない使用なので
15インチ以上のモニターがオススメです。
それより小さい画面では文字が小さくてすごく疲れるので注意が必要です。

19人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

にゃんたろ

良書。初心者は難しい。でも、kerasを使って、自分なりにパラメータを変更するには手元に置いておきたい本。

2018年9月2日に日本でレビュー済み

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kerasは良いが奥が深い。

①　Pythonで動かして学ぶ！　機械学習の教科書、伊藤真著、翔泳社
②　機械学習と深層学習、小高知宏著、オーム社
③　ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装、斎藤康毅著、オライリー社

の3冊を読んで、kerasのことをもっと知りたくて、購入しました。学習性能向上のコツや調べ方などが色々と書かれており、非常に良書と思います。
でも、私にはまだまだ、難しく、日々、少しずつ読みながら、勉強中です。
難しくいけど、購入して良かったと思います。（なので、☆一個減らしました）

また。Kerasのマニュアルは(https://keras.io/ja/)でも見ることができ、解読しながら使用しています。
（マニュアルは、マニュアルでわかりやすいです。ご参考まで。）
kerasでDropoutは使えるが、droupoutconnectは使えないらしく、kerasのパラメータ変更は楽にできるけど、改造は難しいかな。

Cifar10で高正解率のモデルは画像を上下二つに分け、特徴分析して、学習しているらしく、その様なこともできるといいな。。
段々と、正解率の向上を目指そうとすると、奥が深く、あれもやってみたい、これはできるのかと悪戦苦闘しています。

MNIST,Cifar10, Cifar100で正解率を上げようとすると、kerasを修正する必要がある。kerasのWebマニュアルは役に立つけど、
どんな意味があって、どんな風に変更するかを調べるには本書は良いと思います。
手元に置いて、keras Webマニュアルと本書を見ながら、モデルを試行錯誤しながら変更しています。

本書で必要な箇所から読んでいます。本書の4.4 過学習と学習不足のところは分かりやすく書かれていた。本文中には要点箇所のプログラムとacc,lossの結果を使って説明されている。正解率改善のコツは、重みの正則化、dropout(0.2-0.5の範囲が良い)、学習データの水増しとのこと。dropoutと学習データ水増しは自分のプログラムで試してみて、どの程度改善できるのかを確かめた。
最初に記載した3冊の本を読んだ後なら、理解できた。

11人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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iちゃん

Ubuntu 18.04 + Tensorflow 1.11 + Cuda 10.0でサンプルプログラムを動作確認

2018年10月8日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

Kerasの開発者が書いただけあって、Deep Learningを勉強したい人には非常にいい本だと思う。
数式はあまり使わずに、Pythonプログラムで説明しようとしているので、Pythonの知識が必要。
逆にいうとPythonの本格的な使い方がこの本で学習できるかも。
Githubにあるこの本のTensorflow1.4用のJupyter notebookファイルを実行したが、うまく動かないのもあった。
原著者の了解を得て、サンプルに多少、手を加えて一部を公開している。
http://jweb.asia
安い本ではないので、購入する前に試すのもいいと思う。

10人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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さいとう

知りたいことがまぁまぁ分かる良本

2019年1月28日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

当方，Deep Learning & プログラミングについてはかなりの素人です．
ローカルの環境もなく，Googleが無料で提供している環境で遊んでいるレベルです．
ただ興味はあったので，勉強するならお金を出さないと真面目にやらないなと思ってこの本を買いました．
素人的には，サンプルコードがたくさん載っていて，とりあえず入力していけばそれっぽいものが動くのでかなり楽しいです．
何をやっているのかもそこそこ書いてくれているので，本を読みながらコードをコピーするだけでそこそこの勉強になっている気がします．
ただ，多くのレビューで指摘されているようにコードのミスと翻訳の拙さが目立ちます．
少しは英文も読めるつもりですが，Deep Learningに関する英語は全くの専門外だったのでこの翻訳本を買いました．が，このレベルの日本語なら英語版を買って自分で勉強しながら翻訳してもよかったかもと思えるレベルです．
またコードのミスも，かなり素人の自分でも気づけるようなものがあり，本としていい加減な感じがします．
できる人は，こんな本は買わずネットで調べてやるほうがいいのかなと思いますよ．
しかしながら，一から読むことで一通りDeep Learningのことを具体的に学べるという点で，かなり価値のある本だと思います．いろいろとまとめて書いてくれていますし．
ネットでは断片的な知識しか手に入らないので，それこそ全くの素人が勉強しようというのには使える本だと思いました．

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ディープラーニング(深層学習)の使い方を学ぶならまず本書から

2018年9月29日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

本書の価値は「kerasの開発者が使ってほしいこと、使えるはずなこと」と
「既存のディープラーニングモデルを使いこなす上でのコツ」に特化した説明があることです。
地球外生命体の通信を探すAIを開発したい人は、これを3日で読んでから3年くらいコンセプトを考えましょう。

Pythonとkerasだけでなく、実はその間にいろいろとソフトが介在しています。
そのあたりをうまく調整してくれるのがkerasなので、使い方のコツは結構kerasに依存します。
・バージョンチェックは必ずしよう
・ガチでやるつもりならGPUは必ず入れよう(処理速度が２-３桁違う)
・ディープラーニングに足るほどの(大体正解と不正解の例数がピクセル数より1桁多いくらい)元データはあるか
という「ディープラーニングの前提」があることは、必ず見ておいてください。
・ディープ特有の「先人が膨大なリソースを使って学習したモデル」は、趣味人や企業人の片手間に使うのでも十分な効果を発揮してくれます。うまく使えれば。
この辺の使いこなしテクニックがまだ展開されてないのも面白い、と思うか、だから使えない、と思うかはお任せします。

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あっきう

keras本では無かったです

2020年5月23日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

邦題が「PythonとKerasによるディープラーニング」だったので、keras本のつもりで購入しました。
著者はkerasの作成者とのことで、かなり期待していました。
が、kerasの本というよりはディープラーニングの本でした。
kerasは当たり前のように使われていて、kerasそのものの解説はかなり薄かったです。

原題が「Deep Learning with Python」だったのが落とし穴でした。
しまった～
原題にはkerasって入ってない～

内容は相当に高度で、初学者向きではありません。
Part１が「ディープラーニングの基礎」ですが、これを理解するには、もっと優しい本で予備知識を付けておく必要があると思います。
Part2の「ディープラーニングの実践」も、内容はかなり高度です。
なにより不満だったのは、サンプルコードの解説がほとんどないことです。
パクる時、困ります（笑）

全体的な印象としては、テーマを手広く広げすぎて、収拾がつかなくなっている感がありました。
あと、サンプルコードの一部に、そのままでは動かないものもありました。
うーん、なんか丁寧さがないというか、荒いというか。

個人的には、「こういうときは、kearsのこれを使うんだよ」みたいな内容を期待していたのですが、外れです。

ある程度ディープラーニングに詳しくなっている人が、kerasの作成者の著者だから読んでみよう、的な用途ぐらいしか思いつきません。
サンプルコードは、例題に特化しすぎていて汎用性がなく、実際に自分がkerasを使うときに応用できそうにはありませんでした。

がっかりです。

というわけで、keras本を探している人は、他の本にしましょう。

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