TensorFlowの学習にオススメしたい参考書をレベル別に紹介

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TensorFlowのフリーランス・副業案件

TensorFlowとは

TensorFlowという言葉に聞き馴染みがない人も多いかもしれません。昨今流行りのディープラーニングなど多くのアルゴリズムを実装するのに有用なものがTensorFlowです。

この記事では、このTensorFlowについて詳しく解説していきます。

TensorFlowの概要

TensorFlowは、Googleが開発したオープンソースの機械学習ライブラリです。ディープラーニングをはじめとする多くの機械学習アルゴリズムを効率的に実装できます。特に、ニューラルネットワークの設計と訓練が容易であり、高度な最適化手法を使用して計算速度を向上させます。また、多様なプラットフォームで動作し、商用から研究まで幅広い用途に活用されています。

TensorFlowの活用例

TensorFlowは、機械学習とディープラーニングの多くの用途に使用されるオープンソースライブラリです。TensorFlowを用いた「画像分類」と「自然言語処理」の具体例について紹介していきます。

画像分類

具体例: 犬と猫の画像を分類する

このような場合には、Convolutional Neural Networks（CNN）が一般的に使用されます。CNNは、畳み込み層、プーリング層、全結合層などから構成されています。

データ収集

犬と猫の画像を収集します。

データ前処理

画像を正規化し、訓練データとテストデータに分割します。

モデル構築

CNNのアーキテクチャを定義します。

訓練

画像とラベルを使用してモデルを訓練します。

評価

テストデータを使用してモデルの性能を評価します。

# TensorFlowを使用した簡単なコード例（Python）

from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential()

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, input_shape=(150, 150, 3)))

# …（他の層を追加）

model.add(layers.Dense(1, activation=’sigmoid’))

model.compile(optimizer=’adam’, loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])

自然言語処理

具体例: 映画レビューの感情分析

この場合には、Recurrent Neural Networks（RNN）やTransformerなどが使用されます。

テキストデータは、トークン化と埋め込み層を通じて数値に変換されます。

データ収集

映画レビューとそれに対応する感情ラベル（ポジティブまたはネガティブ）を収集します。

データ前処理

テキストをトークン化し、パディングを行います。

モデル構築

RNNやTransformerのアーキテクチャを定義します。

訓練

レビューとラベルを使用してモデルを訓練します。

評価

テストデータを使用してモデルの性能を評価します。

# TensorFlowを使用した簡単なコード例（Python）

from tensorflow.keras import layers, models

model = models.Sequential()

model.add(layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=64))

model.add(layers.LSTM(64))

# …（他の層を追加）

model.add(layers.Dense(1, activation=’sigmoid’))

model.compile(optimizer=’adam’, loss=’binary_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])

TensorFlowの習得難易度は高い？必要な素養とは

TensorFlowの習得難易度は、既存のプログラミングと数学の知識に依存します。基本的なPythonプログラミングスキルがあれば、簡単なモデルは比較的容易に作成できます。ただし、高度な用途には、線形代数、微積分、確率論などの数学的な背景、および機械学習とディープラーニングの理解が必要です。公式ドキュメントやコミュニティは非常に充実しているため、リソースは豊富です。

プログラミング経験がすでにある

Pythonの基礎知識がある場合

TensorFlowはPythonライブラリであるため、Pythonの基本構文（変数、ループ、関数など）に精通していると、TensorFlowの学習が格段にスムーズになります。

TensorFlowのAPIはPythonで設計されており、モデルの構築や訓練、評価に必要な多くの関数やクラスがPythonで提供されています。Pythonを習得していれば、TensorFlowの公式ドキュメントやチュートリアルを効率的に活用できます。

統計に関する知識がある

確率論や推論統計に関する知識がある場合

確率論や推論統計の知識があると、モデルの評価指標（例：精度、再現率、F1スコアなど）の解釈や、データの前処理が容易になります。

機械学習モデルはデータに基づいて予測や分類を行うため、その性能を正確に評価するには統計的な方法が必要です。例えば、p値や信頼区間などの概念を理解していると、モデルの性能をより深く解釈できます。

数字やデータに抵抗がない

データの可視化や解析に抵抗がない場合

数字やデータに抵抗がないと、データの可視化（例：Matplotlibでのプロット）や解析（例：Pandasでの集計）がスムーズに行えます。

TensorFlowを使用する際には、大量のデータを扱う場面が多くあります。データに慣れていると、データのクレンジングや前処理、可視化が効率的に行え、モデルの性能向上につながります。

試行錯誤できる忍耐力がある

ハイパーパラメータの調整ができる場合

モデルの性能を向上させるには、ハイパーパラメータ（例：学習率、バッチサイズ）の調整が必要で、これには試行錯誤が伴います。

機械学習やディープラーニングは、多くの場合で「最適な解」が明確にないため、多くの試行錯誤が必要です。忍耐力があると、より効果的なモデルを構築でき、失敗からも学びやすくなります。

TensorFlowのレベルとスキルセット

TensorFlowのレベルとスキルセットについて初級・中級・上級別で解説していきます。

初級レベル

まずは初級レベルについてみていきます。

データの可視化

データの可視化は、データを理解し、モデルの性能を評価する上で非常に重要です。TensorFlowは、Pythonの可視化ライブラリ（例えば、Matplotlib）と簡単に統合できます。

データセットの特徴をMatplotlibでプロットする場合

データの読み込み: TensorFlowが提供する関数を使ってデータセットを読み込む。

特徴の可視化: Matplotlibを使って、読み込んだデータセットの各特徴をプロットする。

＜Python＞

import matplotlib.pyplot as plt

import tensorflow as tf

# データセットの読み込み (例: MNIST)

mnist = tf.keras.datasets.mnist

(train_images, train_labels), _ = mnist.load_data()

# データの可視化

plt.imshow(train_images[0], cmap=’gray’)

plt.title(f”Label: {train_labels[0]}”)

plt.show()

モデルの訓練と評価

モデルの訓練と評価は、TensorFlowの基本的な用途の一つです。簡単なコードでモデルを訓練し、評価することができます。

MNISTデータセットで手書き数字の分類モデルを訓練し、評価する場合

モデルの構築: 簡単なニューラルネットワークを構築する。

訓練: 訓練データを使ってモデルを訓練する。

評価: テストデータを使ってモデルの性能を評価する。

＜Python＞

# モデルの構築

model = tf.keras.Sequential([

tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),

tf.keras.layers.Dense(128, activation=’relu’),

tf.keras.layers.Dense(10)

])

# コンパイル

model.compile(optimizer=’adam’,

loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),

metrics=[‘accuracy’])

# 訓練

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# 評価

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)

print(f”Test accuracy: {test_acc}”)

モデルの保存と読み込み

モデルの保存と読み込みは、訓練に時間がかかるモデルやチューニングしたモデルを再利用する際に非常に便利です。TensorFlowではsaveメソッドとload_model関数を使って簡単にこれを行うことができます。

訓練済みの手書き数字分類モデルを保存し、後で読み込む場合

モデルの保存: model.saveメソッドを用いてモデルを保存します。

モデルの読み込み: tf.keras.models.load_model関数を用いて保存したモデルを読み込みます。

＜Python＞

# モデルの保存

model.save(‘my_mnist_model.h5’)

# モデルの読み込み

loaded_model = tf.keras.models.load_model(‘my_mnist_model.h5’)

# 読み込んだモデルで評価

test_loss, test_acc = loaded_model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)

データの前処理、データの読み込み

データの前処理と読み込みは、機械学習プロジェクトの成功にとって基本的なステップです。TensorFlowは、CSVファイルや画像データを簡単に読み込み、前処理するツールを提供しています。

CSVファイルからデータを読み込み、正規化して訓練データとテストデータに分割する場合

データの読み込み: tf.data APIを用いてCSVファイルからデータを読み込みます。

前処理: 読み込んだデータを正規化（または他の任意の前処理）します。

データの分割: データを訓練セットとテストセットに分割します。

＜Python＞

import tensorflow as tf

# CSVからデータを読み込む

dataset = tf.data.experimental.CsvDataset(“data.csv”, [tf.float32, tf.float32, tf.int32])

# データの正規化（0〜1の範囲にする）

def normalize(features, label):

features = tf.math.divide(features, 255.0)

return features, label

dataset = dataset.map(normalize)

# 訓練データとテストデータに分割

train_dataset = dataset.take(8000)

test_dataset = dataset.skip(8000)

畳み込みニューラルネットワーク (CNN)、再帰型ニューラルネットワーク (RNN) などの基本的なモデルの構築

CNNは主に画像データを処理するために用いられます。基本的なCNNモデルは、畳み込み層（Conv2D）、プーリング層（MaxPooling2D）、全結合層（Dense）から構成されます。

Fashion MNISTデータセットで衣服のカテゴリを分類する場合

モデルの構築: TensorFlowのKeras APIを用いてCNNを構築。

訓練: Fashion MNISTデータセットを用いてモデルを訓練。

＜Python＞

from tensorflow.keras import layers, models

# CNNモデルの構築

model = models.Sequential()

model.add(layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=’relu’, input_shape=(28, 28, 1)))

model.add(layers.MaxPooling2D((2, 2)))

model.add(layers.Flatten())

model.add(layers.Dense(10, activation=’softmax’))

# モデルのコンパイルと訓練

model.compile(optimizer=’adam’, loss=’sparse_categorical_crossentropy’, metrics=[‘accuracy’])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

中級レベル ・自作の層の作成

次は中級レベルについてみていきます。

複数の GPU でのモデルの訓練

大規模なデータセットや複雑なモデルを効率よく訓練するために、複数のGPUを用いることがあります。TensorFlowはtf.distribute.MirroredStrategyを用いて簡単にマルチGPU訓練を行うことができます。

カスタム損失関数、評価関数の定義

準的な損失関数や評価関数では不十分な場合、独自の関数を定義することができます。

例えばカスタムのF1スコア評価関数を定義してモデルを評価できます。

TensorBoard を用いたモデルの可視化

TensorBoardはモデルの訓練過程や構造を可視化するツールです。簡単なコールバックを追加するだけで使用できます。

複数の入力や出力を持つモデルの構築

複雑な問題に対処するためには、複数の入力や出力を持つモデルが有用です。TensorFlowでは、Functional APIを用いてこのようなモデルを容易に構築できます。

上級レベル ・カスタムのトレーニングループの作成

次に上級レベルについてみていきます。

TensorFlow.js を用いた Web アプリケーションの作成

TensorFlow.jsは、Webブラウザで機械学習モデルを実行するためのJavaScriptライブラリです。Pythonで訓練したモデルをWebブラウザで動かすことができます。

TensorFlow Lite を用いたモバイルアプリケーションの作成

TensorFlow Liteは、エッジデバイス（スマートフォン、IoTデバイスなど）で軽量かつ高速に機械学習モデルを実行するためのフレームワークです。

深層学習モデルの高速化や最適化のためのアルゴリズムの実装

高度な最適化テクニックを使って、モデルの訓練速度を上げたり、推論速度を高速化したりします。

TensorFlow Extended (TFX) を用いたデータパイプラインの構築

TFXは、データの収集からモデルの訓練、デプロイまでのエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築するためのツールセットです。

TensorFlowを習得する3つの方法

TensorFlowを習得する方法はいくつか存在します。ここではそれらについて解説していきます。

本で独学する

本で独学するメリットには、自分のペースでじっくりと学べることや一度購入すれば、何度でも参照できる点があります。

一方で、デメリットとしては最新の技術トレンドに追従していない場合や疑問点やつまずきポイントで即座に質問できる場がないという点が挙げられます。

具体的に、「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow」という書籍は、Scikit-Learn, Keras, そしてTensorFlowを使って機械学習とディープラーニングの基礎から応用までを学べる優れた教材です。テキストに沿って実際にコードを書きながら学べるので、理論と実践をバランス良く学習できます。

オンラインサイトで独学する

オンラインサイトで独学するメリットは、動画で視覚的に学べ、課題で手を動かすことができる、さらに世界中の他の学習者と情報交換が可能となる点です。

一方で、デメリットとしてはコース料がかかる場合や自分で学習スケジュールを管理しなければならないという点が挙げられます。

具体的には、TechAcademy（テックアカデミー）というオンラインサイトがあり、TensorFlowやPythonを用いた機械学習の基礎から応用までを教えてくれるオンラインブートキャンプやコースがあります。また、日本語のサポートが充実しているのが特徴です。

TensorFlowに明るいメンターとなる人を探す

メンターを探すメリットとしては、つまずきポイントや疑問点に対して、即座に専門的なアドバイスが得られ、モチベーション維持にも役立つ点です。

一方で、デメリットとしては良いメンターを見つけるのは容易ではありません。さらにメンターの都合に合わせる必要があるといった点が挙げられます。

【2023年版】TensorFlowの習得にオススメできる7つの入門書

TensorFlowの習得にオススメできる7つの入門書として、初級向け〜上級向けまでそれぞれ紹介していきます。

TensorFlow初心者向けのおすすめ本

初級者におすすめな本には以下の4つが挙げられます。

TensorFlow2 TensorFlow & Keras対応 プログラミング実装ハンドブック

対象者

初心者〜中級者

内容

TensorFlow 2とKerasを用いた基本的なプログラミング手法から応用までを網羅。

特徴

実装中心のハンズオン形式で、環境構築から応用までを一通り学べる。

TensorFlow2 TensorFlow & Keras対応 プログラミング実装ハンドブック

物体・画像認識と時系列データ処理入門 [TensorFlow2/PyTorch対応第2版]

対象者

初心者〜中級者

内容

画像認識と時系列データ処理の基礎をTensorFlow 2とPyTorchで学ぶ。

特長

２つの主要なフレームワークで同じ問題を解決する方法を比較学習できる。

TensorFlowはじめました-実践！最新Googleマシンラーニング

対象者

初心者

内容

TensorFlowの基本的な使い方と簡単なプロジェクト例。

特長

Googleが提供する最新の機械学習技術に焦点を当てている。

現場で使える！TensorFlow開発入門-Kerasによる深層学習モデル構築手法

対象者

初心者〜中級者

内容

実務でよく使用されるKerasを用いた深層学習モデルの構築手法。

特長

実務で即戦力となるようなノウハウが詰まっている。

TensorFlow中級者向けのおすすめ本

中級者におすすめな本には以下の3つが挙げられます。

TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門 impress top gearシリーズ

対象者

中級者

内容

TensorFlowを用いたDeep Learningの実装に特化しています。ネットワークの構築から訓練、評価までの一連の流れを解説している。

特長

中級者向けのテクニックや最適化手法に焦点を当てているため、基礎は押さえた上でさらにスキルを高めたいという人に適しています。

TensorFlowで学ぶディープラーニング入門 ~畳み込みニューラルネットワーク徹底解説~

対象者

中級者

内容

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）に特化した内容で、画像認識などの応用例も豊富。

特長

CNNの理論と実装の両方に深くダイブできるため、画像関連のプロジェクトに取り組む人に特におすすめ

改訂TensorFlow対応版 算数&ラズパイから始めるディープ・ラーニング

対象者

中級者

内容

ディープラーニングの基礎からRaspberry Piでの実装までを網羅。算数レベルの数学で説明している部分もあり、アクセスしやすい。

特長

ハードウェア（Raspberry Pi）を使ったディープラーニングの実践が学べる点が特徴。IoTとの連携など、応用範囲が広い。

TensorFlow上級者向けのおすすめ本

上級者におすすめな本には以下の2つが挙げられます。

PythonとKerasによるディープラーニング

対象者

上級者

内容

PythonとKerasを使用した高度なディープラーニングテクニックに焦点を当てています。自然言語処理、強化学習、生成モデルなどが網羅されています。

特長

上級者が直面するような複雑な問題解決に対する手法が多く紹介されています。

TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+ impress top gearシリーズ

対象者

上級者

内容

60以上のPythonベースの高度なTensorFlowレシピが含まれています。具体的な問題解決に即した内容が多い。

特長

実務で直面する多くの高度な問題に対する具体的なソリューションが提供されています。

TensorFlowの本を選ぶときの5つポイントとは

TensorFlowの本を選ぶ時のポイントとして抑えておくべき事項がありますので、ご紹介します。

ポイント① 環境構築から解説している

本がTensorFlowの環境構築から始まっていると、初心者でも安心してスタートできます。

環境構築は学習の第一歩ですが、トラブルが多い部分でもあります。これがクリアできないと、学習自体が始まらないからです。

ポイント② アウトプットまでできる本を選ぶ

実際に何かを作成するまでのプロセスが書かれている本は、ただ理論を学ぶだけよりも役立ちます。

知識だけでなく、実際に何かを作ることでスキルが身につき、自信もつくからです。

ポイント③ 自分のスキルレベル・本自体が合うかを確認してから購入する

本が対象としている読者のレベルが自分に合っているか確認しましょう。

スキルレベルにマッチした本でないと、学習意欲・学習効率が落ちることにつながってしまう可能性があります。

ポイント④：サンプルコードがある

サンプルコードが多く含まれている本は、理論だけでなく実践も同時に学べます。

コードを書くことで、理論が実際にどのように動作するのかを体感できます。

ポイント⑤：数学知識も合わせて学習できる

機械学習やディープラーニングは数学が基礎です。それに関連する数学的な知識も解説している本は非常に有用です。

理論・ロジックをしっかりと理解することで、より高度な技術にも対応できるようになります。

まとめ

いかがでしたでしょうか？

TensorFlowは流行りのディープラーニングなど多くのアルゴリズムを実装するのに有用なものです。

初級者から上級者まで幅広く参考書も出版されているため、スキルレベルに関係なく学習に入りやすい環境が整っています。

この記事を読んで少しでも気になった方は一度ご自身でも調べてみることをおすすめします。

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学習

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TensorFlow 読書