お届け先を選択
すべての出品を見る
Kindleアプリのロゴ画像

無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません。

ウェブ版Kindleなら、お使いのブラウザですぐにお読みいただけます。

携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。

KindleアプリをダウンロードするためのQRコード

著者をフォロー

クジラ飛行机
フォロー
何か問題が発生しました。後で再度リクエストしてください。

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 単行本 – 2018/6/29

5つ星のうち4.0 56
すべての形式と版を表示
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。
Previous page
  1. 本の長さ
    400ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    ソシム
  4. 発売日
    2018/6/29
  5. 寸法
    18.5 x 2.1 x 23.3 cm
  6. ISBN-10
    4802611641
  7. ISBN-13
    978-4802611640
  8. すべての詳細を表示
Next page

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ ソシム (2018/6/29)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2018/6/29
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 400ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4802611641
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4802611640
  • 寸法 ‏ : ‎ 18.5 x 2.1 x 23.3 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.0 56

著者について

著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。
クジラ飛行机

クジラ飛行机

Brief content visible, double tap to read full content.
Full content visible, double tap to read brief content.

「楽しく役に立つツール」をテーマにさまざまなアプリやサービスを開発している。代表アプリに『日本語プログラミング言語「なでしこ」』や『テキスト音楽サクラ』など。2001年にオンラインソフト大賞に入賞、2004年度IPA未踏ユース・スーパークリエイター認定、2010年にOSS貢献者賞を受賞。2021年に代表作の「なでしこ」が情報の教科書に採択。Python、Rust、機械学習、アルゴリズムなど、プログラミングに関する技術書籍を30冊以上執筆している。くじらはんど(https://kujirahand.com)のWebサイトでアプリや書籍の一覧を確認できる。

カスタマーレビュー

星5つ中4つ
5つのうち4つ
56グローバルレーティング

この商品をレビュー

他のお客様にも意見を伝えましょう
カスタマーレビューを書く

上位レビュー、対象国： 日本

Amazon Customer
5つ星のうち5.0 機械学習で、最初の一冊ではないと思います。
2022年7月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
とてもいい本です。内容は端的でわかりやすいです。ただ最初の一冊としては、難しいかもしれません。何かほかの、より簡単な本の次に読むとバッチリな印象です
役に立った
 レポート
Kyle
5つ星のうち5.0 専門的な数式を理解しなくても、まずは機械学習というものを理解できる
2019年6月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習という一見曖昧なものを識別する仕組みも、評価するものが文章であったり画像であったとしても、最終的にデータを数値定量化して学習を行なっていることがわかる。

一つの事象を決定づけるために物事を多角的に分析してに定量化をするために、同一のものとして判定する上である程度の多様に分布されたサンプル数が必要であったり、偏った情報は誤認識を招くことも本書でサンプルを動かしながら概要を理解することでイメージできるようになる。

本書では、それらの機械学習の根幹をなすパーセプトロン、ニューラルネットワークなどのアルゴリズムは、基本的にPythonのライブラリに隠蔽し、複雑な数学的な計算式を理解しなくても、機械学習の仕組みやライブラリを使用した実装の概要を理解できる。
ディープラーニングで使われる、CONV(畳み込み層）、POOLING層、活性化関数（sigmoid, ReLUなど)、Softmax(出力用）の効能仕組みなどの詳細が記載されていないのが少し残念。

機械学習でまずはコードを記述して理解していきたい初心者に最適な著作だと感じた。

-----------------
#主な学習内容

scikit-learnの機械学習向けフレームワーク
・アヤメ品種の分類
・ワインの味の判定
・気象予報
・OpenCVを使った手書き文字判定
・OpenCVを使った動画解析：特定シーンの切り出し
・MeCab, Word2Vec,Doc2Vecを使った言語の意味分類
TensorFlow,Kerasによるディープラーニング
・アヤメ品種の分類
・手書き文字判定
・写真の物体識別認識
・料理写真からカロリー判定

-----------------
#環境&注意点

Pythonは3.x系
基本的にインストール不要でPython環境がWebで使えるColaboratoryや、実行環境をまとめたJupyter Notebookから実践作業を行う前提で記されている。
unix, macなどでpyenvなどを使って作業をしたい場合は、別途独自で手順を調査し構築する必要がある。途中で、必要になるPythonライブラリ(OpenCV, MeCabなど）も別途手動でインストール、環境設定が必要な場合がある。

pythonでの日本語処理のため、ソースコード先頭に下記宣言が必要になったケースがある
# -*- coding: utf-8 -*

以上。
5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
 レポート
ただのゴルフ好き。
5つ星のうち3.0 AIの勉強用
2023年5月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
AIの勉強用に購入しました。分かり易いのですが肝心のTensorflowや画像認識の処でPYTHONの仕様が変更されているみたいでALARMが頻発します。対処方法をホームページで記載してもらわないと前に進まなくなるので対応御願いしたいです。
役に立った
 レポート
EB
5つ星のうち4.0 『業務で人工知能を活用してみたいITエンジニア』や『自分の研究がどう役に立つのかを知りたい、人工知能系の研究をしている学生・研究者』におすすめ
2018年8月9日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
『業務で実践できる！』と銘打っている通り、実用的な題材を中心に構成されており、それがこの本の大きな特色となっている。
それを踏まえた上で、この本を『業務で人工知能を活用してみたいITエンジニア』や『自分の研究がどう役に立つのかを知りたい、人工知能系の研究をしている学生・研究者』におすすめしたい。

まず、業務で人工知能を活用してみたいITエンジニアであるが、(おそらくは) この本のメインターゲットである。
実用的な題材で構成されているという特徴に加え、ITシステムの設計で用いられる概念を使って説明がなされている箇所があるため、普段業務で使っている概念の延長という形で、人工知能に触れられるのではないかと考えられる。

次に、自分の研究がどう役に立つのかを知りたい、人工知能系の研究をしている学生・研究者である。
学生であれば就活、研究者であれば外部資金の獲得といった場面で、「その研究ってどう役に立つの？」という疑問に答えなければならない場面が出てくる。
このような質問は、特に基礎研究を行っている人にとっては答えにくいものであるが、実用的な題材を中心に構成されているこの本を読むことで、答えを導き出すことが容易になるのではないかと考えられる。
また、研究を行う中で「この研究を行って何になるんだろ......」という疑問を持ってしまった際にも、この本を読むことで、実用的な側面から自分の研究を見つめ直すことができるのではないかと思う。

上記のような利点があるが、一方で理論的な側面が弱いのも事実なので、そのあたりについて深く知りたい場合には、別の技術書・理論書にあたることをおすすめしたい (逆に言えば、そのような技術書・理論書へのとっかかりとして読むのもありかもしれない)。
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
 レポート
にゃんたろ
5つ星のうち5.0 確かに、実践的で使える！。Colaboratoryで勉強になります。
2018年7月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
他の本で、Pythonを使って、機械学習をプログラミング、実行させて、独学しています。Kenas, Scikit-learn, optimize等がインストールの問題でうまくいかず困っていました。（原因はpip 9.0.1を使用していますが、うまく、version 10.0.1にupgradeできないため）
Colaboratyは自分のPCにPython環境をインストールすることなく動作確認できるので、良いと思います。内容も手書き入力判定、動画等具体的な例が多い。目次のイメージが本の紹介で見えるので、実際の本を見なくても、良いか否かの参考になると思います。
この本に記載されている様に、anaconda をインストール後に、python3をインストールすると、kerasが使える様になった。

中身のアルゴリズムは勉強になるのですが、章を進めていくうちにサンプルプログラムでも、自分のPCではエラーになるものもあり勉強中です。Kenas, Scikit-learnはなかなか、自分にはまだまだ壁ですが。
具体的にサンプルプログラムを動かしながら理解を進めていくと、説明不足を感じる。。
畳込み、プーリング等の説明がほしかった。。まあ、詳細はネットや他の本で調べるしかないかな。。

勉強を進めていくうちに、サンプルプログラムのパラメータを変更しながら、何処まで性能を上げられるか等試しています。
結局、クジラ飛行机著本書、伊藤真著機械学習の教科書、斎藤康毅著オライリー社の3冊を行ったり来たりしています。
サンプルプログラムも著者によって、特徴があり、比較しながら、調べていくことも面白い。
機械学習って、奥が深いなあと思いました。
本書の中に、MNIST,Cifar等の正解率のトップランキングと論文が列挙されていて（http://rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/classification_datasets_results.html）
自分なりにパラメータを変更したモデルが何処まで、トップランキングに近づくかを試しています。
性能の低いノートPCでRunさせているのでCPUが足りず、Runが落ちてしまうこともしばしば。。
どういう現象が起きて、性能改善の頭打ちになるのかを調べるのも面白いです。
お気に入りの機械学習の本は以下のものがありますが、これでまた一冊、増えました。
①　Excelでわかるディープラーニング超入門、涌井良幸、涌井貞美著、技術評論社
②　Pythonで動かして学ぶ！　機械学習の教科書、伊藤真著、翔泳社
③　機械学習と深層学習、小高知宏著、オーム社
④　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

ご参考まで。

本書、サンプルプログラムにミスプリを発見しました。
P306 test-model.pyのin_sizeを25*25*3=1875にする必要あり。同じく、katakana_cnn.pyの方はim_color=3へ変更する
必要あり。ご参考まで。
37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
 レポート
int
5つ星のうち2.0 実務で実践できるとか、釣り文！
2018年8月2日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
サンプルコードは多いが、細かい説明がない。
とりあえず動いてるでしょ！みたいな雰囲気を感じてしまう。
説明の内容が薄い。

クジラ３冊目ですが、ＰＨＰのに続きイマイチだったので、低レビュー。
ハウツーのみなら、ネットで調べるので十分。
先を見据えて必要スキルをまとめたというより、著者の知ってる知識まとめて本にしている感じがした。
16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
 レポート
望月まさと
5つ星のうち5.0 機械学習も、深層学習も一日にして成らず。
2018年7月3日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
この書籍は、内容紹介に「Pythonプログラマーが本書のサンプルプログラムを利用し学習する解説書」となっており、事務＆業務に使えるようなサンプル例を出したうえで、自分を成長させていくための本でした。

初心者の方には、インストール方法とPythonを知っていないと取っ付き、難しい部分も多いかもしれません。
しかし、本の立ち読みでも良いですので見てもらえるとわかりますが、
できる限りポイントのみを紹介しているので少し先に背伸びをしたい初心者も読みやすいです。
その１人でもある私、初心者はColaboratoryを利用し勉強しつつ本書を利用しました。

章としては、１章機械学習の説明、本書籍の進め方が主になり、２章からはもうサンプルを使った使えそうな実例を出しつつ機械学習、画像・動画の編集、認識・・・業務のアイデアが欲しい方は５章の深層学習から読むと使えることが多いです！。
私としては、５章にあるCIFAR-10を利用して写真に写った物体の認識をする所に興味がありそのアイデアは必見です。

深層学習など機械学習など実例をふまえ、イメージできる書籍は書店では少ないです。
私を含め曖昧さが残る障壁が多い機械学習＆深層学習を乗り越えるためにも、本書のアイデアを吸収して障壁をできるだけ避けることで、深層学習を身につけられると私自身考えています。

業務もですが、機械学習も一日にして成らず。１つ、１つ自分が使いたい所を使っていくという方法がベストですね！。
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
 レポート
ぶく
5つ星のうち1.0 ちょっと酷い品質
2023年7月17日に日本でレビュー済み
それなりに古いのでバージョン違いはしょうがないが、ソースをもってきても動かないのが多い。環境構築やライブラリバージョンの管理の訓練にはなるが・・・この筆者の著書はこのパターンが多い。もう買わないと思う。
役に立った
 レポート