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(イマスグタメシタイ キカイガクシュウ シンソウガクシュウ ディープラーニング　ガゾウニンシキプログラミングレシピ)

私たちの日常生活で、人工知能が普通に使われる時代になりました。スマートフォンの顔認証、自動運転技術、 Siri や Alexa のような AI 音声アシスタントなど身近な技術ばかりです。これからは機械学習や深層学習はエンジニアの基本教養となるかもしれません。本書は、機械学習や深層学習の分野から画像認識に重点をおいて、難しい数式をつかわず、図や写真を多用して解説する入門書です。必要な概念、用語、キーワードも網羅的に説明します。

『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』は、 2019 年 6 月に秀和システムから刊行された川島賢氏による入門書です。機械学習・深層学習 の中でも画像認識に重点を置き、難しい数式を使わずに図や写真を多用して解説する方針が版元の紹介でも掲げられています。書名のとおり「レシピ」を試して動かすことが主役の本ですが、必要な概念や用語を網羅的に押さえる基礎パートも用意されています。

3 部構成: 基礎知識・ 16 レシピ・ウェブ化

構成は 3 部立てです。第 1 部は人工知能・機械学習・深層学習の基礎知識で、教師あり学習や過学習といった基本概念から、 Python 、 NumPy 、 Matplotlib といった道具の使い方までを整理します。第 2 部が本体のレシピ 16 本で、第 4 章 (初級・中級) と第 5 章 (中級・上級) に難易度順で並びます。第 3 部では Python のオブジェクト指向とウェブサーバを扱い、レシピをウェブアプリケーションとして仕立てる側を支えます。

読みどころ: ライブラリ横断の 16 レシピ

レシピの顔ぶれは幅広く、 OpenCV での画像処理の基本、 scikit-learn によるアヤメ分類と手書き数字認識、 Chainer ・ PyTorch ・ TensorFlow (Keras) それぞれでの画像分類、 YOLO による物体検出まで、主要なライブラリを横断して 1 冊で体験できます。さらに Raspberry Pi での顔認識、 Google AIY Vision Kit での笑顔認識、 Azure の Cloud API を使ったキャプション作成といった、デバイスやクラウドに広げるレシピも含まれます。 1 つのフレームワークを深掘りする本とは違い、「画像認識の作り方にはこれだけの選択肢がある」という地図を、動くコードと一緒に手に入れられるのが持ち味です。

2019 年刊の注意点と向いている読者

読むうえでの注意は刊行年です。 2019 年時点のライブラリとバージョンを前提にしているため、深層学習フレームワークの世代交代やバージョン差で、手元の環境では そのまま動かないレシピ が出てきます。写経の前に各ライブラリの公式ドキュメントで対応状況を確かめる読み方が前提になります。また、各手法の数理的な背景には踏み込まない方針なので、理論を固めたい段階 では別の書籍との併用が必要です。それでも、複数のフレームワークとデバイスを 1 冊で見渡しながら「まず動かす」体験を積める構成は貴重で、画像認識を手を動かして始めたい人の最初の 1 冊として選びやすい本です。