Google Cloud Platform ではじめる 機械学習と深層学習
入門から、「TensorFlow」による 畳み込みニューラルネットワークへの 本格チャレンジまで
吉川隼人 著 B5変型判 320ページ 定価:2,860円(税込) ISBN:978-4-86594-121-0 2017年12月上旬刊行
電子書籍
Googleは、機械学習に有用な様々な優れた環境を、Google Cloud Platformというクラウド上で提供しています。本書は、Googleの提供するこの各種ツール・APIを活用し、実際に機械学習の環境やデータに触れながら、その原理と動作を体験的に学ぶことができる入門書です。
内容詳細

■本書紹介

機械学習では、様々なアルゴリズムの学習モデルが注目されています。しかし実際にこれらをシステムに組み込み、サービスとして展開するには、学習モデル以外の多くの構成要素が必要となります。
これらの構成要素を含んだシステム構成を、実際のコーディング例を参照しながら解説し、これからシステムを構築したい読者をサポートするのが本書の狙いです。

Google Cloud Platform(GCP)には、機械学習と相性の良いサービスが豊富に提供されています。
Google App Engine やBigQuery 、Dataflow 、ML Engineなどを用いて、データ処理から機械学習の演算にいたる環境までサーバーレスで構築することができ、さらにこれらを容易に組み合わせることができます。

本書を通じて、機械学習システムの構築方法を学ぶことができ、さらに、GCPが提供している高機能な各種ツール群に実際に触れながら、その使い方、組み込み方をマスターできます。

■著者プロフィール

吉川 隼人(よしかわ はやと)

1982年宮城県生まれ。東京理科大学大学院基礎工学研究科修士課程終了。
メーカーの研究開発部門にて、画像処理ASIC/FPGAの開発プロジェクト、アジアパシフィック圏でのクラウドによるソリューション展開、IoTデータ解析や機械学習を用いた新規技術開発などを経験。
現在は、米系IT企業にてクラウドを使ったサービスの開発を提案するエンジニアとして活動する傍ら、Google Cloud Platformや機械学習をテーマに各コミュニティにも登壇し、これらの普及に努めている。


■本書の主な内容
GCPのセットアップ
サンプルコードを使うために
Chapter1 機械学習とは
1-1 機械学習の概念
1-2 scikit-learnの基礎
1-3 TensorFlowの基礎
1-4 KerasでCNN実装
Chapter2 機械学習システム
2-1 機械学習システムの全体像
2-2 評価とチューニング
2-3 GCPのサーバーレス環境
Chapter3 データの取得と表示
3-1 データの取得に必要な構成
3-2 Google App Engineでアプリ開発
3-3 BigQueryとの連携
3-4 Firebaseによるリアルタイム監視
Chapter4 データの前処理
4-1 データの前処理に必要な構成
4-2 Cloud Dataflowによるパイプライン処理
4-3 Cloud Dataflowで画像の前処理
4-4 Google App Engineとの連携
Chapter5 学習と推論の環境
5-1 学習と推論の運用フェーズ課題
5-2 ML Engineによるモデル学習
5-3 Online Predictionによる推論環境構築
5-4 モデルとデータのバージョニング
付録 Python2の基本的な使い方