TensorFlowといったら画像認識というイメージがあるけどどのようにやればいいかわからない！
ディープラーニングを実装する環境としてTensorFlowがよく挙げられており活用事例として画像認識が頻繁に挙げられますよね。
それなら自分もTensorFlowをインストール、画像認識に挑戦だ！
と意気込むもTensorFlowの複雑な実装方法を前になかなか画像認識まで到達できず止まってしまうことが多いのも事実。
それではまず、そもそもTensorFlowとは何かから初めていきます。
TensorFlowとは
TensorFlowは誰でも簡単に機械学習のモデルを構築し実際に使えるようにまでできるプラットフォーム。
これであれば言語やプラットフォーム関係なくサーバーやWEB上など幅広い環境下で使用することができます。
画像認識の他にも様々な分野での研究やアプローチが共有されており #PoweredbyTF というタグが付けられています。
そのため私達でもTensorFlowを用いた成果を発信することもできるのです。
まずはおすすめTensorFlow入門書3選
誰でもモデルを実際に使えるようにまでできるし成果を共有できると言っても基本的な使い方から学ばないと難しいですよね。
そこでまずはTensorFlowの入門書3冊をご紹介します。
詳解ディープラーニング 第2版
まずは「詳解ディープラーニング 第2版」。
この本はディープラーニングを実装する際の入門書として丁寧に解説されている本となります。
本の中ではPythonやTensorFlowだけでなくKerasやPyTorchといったライブラリを用いておりそれぞれどのように書くか見ることも可能。
TensorFlow2 TensorFlow&Keras対応 プログラミング実装ハンドブック
2冊目にご紹介するのは「TensorFlow2 TensorFlow&Keras対応 プログラミング実装ハンドブック」。
この本はPythonの基礎を身につけた人が次のステップに進む際に想定された本。
応用として自然言語処理や画像認識についても触れられており次章以降で紹介する本に先駆けて挑戦することもできます。
TensorFlow2 TensorFlow & Keras対応 プログラミング実装ハンドブック
scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版
3冊目にご紹介するのは「scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版」。
この本は機械学習についてアルゴリズムの理解だけでなく実際の業務で必要となるスキルを体型的にまとめたものです。
では画像認識とは？
TensorFlowやおすすめの入門書について触れたので今度は画像認識とは何か説明します。
例えば私達人間であれば友人から直接会ったことのない飼い猫の写真を見せられてもこれは猫だとすぐに認識できますよね。
それは私達の中に猫がどういったものであるかという記憶の蓄積や経験がありそれを基に推測することができるから。
しかしコンピューターや機械にそういったものはないのでただ画像を与えられただけでは猫とは認識できないのです。
おすすめ画像認識入門書3選
それでは画像認識の入門書としておすすめのものを3冊ご紹介していきます。
ゼロから作るDeep Learning
1冊目におすすめするのは「ゼロから作るDeep Learning」。
この本はディープラーニングの基礎や仕組みについて本格的に学べる入門書の１つです。
画像認識（機械学習プロフェッショナルシリーズ）
2冊目にご紹介するのは機械学習プロフェッショナルシリーズの「画像認識」。
この本は画像認識の基礎となる部分からディープラーニングを取り入れた手法まで詳しく解説されています。
第1章と第2章から画像認識がどういう仕組みであるのかを理解、第6章でAI(人工知能)とどのように関連しているのかを押さえてくことが可能。
画像処理の基礎
3冊目にご紹介するのは「画像処理の基礎」。
タイトルからして画像認識と関係あるのかと疑問になりますよね。
あえてこの本を選んだのはコンピューターや機械が画像を認識するまでの過程で画像処理があり画像認識と切っても切り離せない関係にあるから。
人間がものを知覚する時とどのように違うのかなど画像処理の基本となる部分を豊富な図と画像で説明されています。
ではTensorFlowで画像認識をする方法が学べる書籍3選
TensorFlowと画像認識の基本をそれぞれ押さえたら最後にTensorFlowで画像認識をしていく本を進めていきましょう。
ここでもおすすめの本3冊をご紹介します。
物体・画像認識と時系列データ処理入門
1冊目にご紹介するのは「物体・画像認識と時系列データ処理入門」。
この本ではTensorFlowだけでなくKeras、TFLearnによる実装を基本とする解説をしています。
今すぐ試したい！ 機械学習・深層学習（ディープラーニング） 画像認識プログラミングレシピ
2冊目におすすめするのは「今すぐ試したい！ 機械学習・深層学習（ディープラーニング） 画像認識プログラミングレシピ」。
この本は多岐に渡る機械学習やディープラーニングの研究分野の中で画像認識に特化したもの。
難しい数式ではなく図や写真を多く取り入れることで必須となる概念や用語などを一通り丁寧に説明されています。
この本のすごいところは画像認識の手段としてTensorFlowだけに留まらないこと。
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 TensorFlow2対応
最後にご紹介するのは「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 TensorFlow2対応」。
TensorFlowについても簡単な分類問題からスタートし画像認識するところまで着実に進めていくことが可能。
今回はTensorFlow、画像認識、TensorFlowを用いた画像認識の３つのステップに分けそれぞれに合った本を３冊ずつ紹介してきました。
- 最初のステップはTensorFlowの基礎を学ぶこと。
- 次のステップは画像認識の基礎を学ぶことです。
- 最後のステップはTensorFlowを用いた画像認識の方法を学ぶこと。
TensorFlowで画像認識ができるようになればできることが一気に広がり様々な分野で役に立てることができるので着実に進めていけるといいですよね。
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