概要

数式なしで画像認識の実装パターンを16レシピで体得する

想定読者

Pythonの基礎は押さえた上で機械学習・ディープラーニングを画像認識から入門したい学習者。AIエンジニアを目指す段階で「まず動くものを作りたい」と考える人。

こんな人には向いていない

• 数学的背景(勾配降下法・活性化関数の導出等)を理論から理解したい人には説明の深さが物足りない
• CNN以外の画像処理(物体検出・セグメンテーション・GAN等)を実務レベルで扱いたい人には対象範囲が狭い
• Pythonオブジェクト指向やWebサーバ構築の経験が豊富な人には第3部の内容が既知となる可能性が高い

読了後にできるようになること

• 機械学習・深層学習の基本概念(ニューラルネットワーク・CNN等)を数式なしで説明できる
• NumPyとMatplotlibを使った画像データの前処理・可視化の基本操作ができる
• 初級〜上級の16レシピを通じて画像認識モデルの学習・推論コードを一から書ける
• Pythonのオブジェクト指向を使ってモデルコードを整理する設計パターンを学べる
• Pythonで簡易Webサーバを構築し、画像認識モデルをAPIとして動かす流れを把握できる
• Keras/TensorFlow等の主要ライブラリを使った学習ループの書き方を習得できる

本書のキー概念(章解説)

• 第 1 章 人工知能・機械学習・深層学習の基本 — AIの歴史から基本概念まで。後の章を理解するための共通語彙を揃える導入章
• 第 2 章 Pythonと重要なツール・ライブラリ — 実行環境の整備とライブラリ選定。ここで詰まらないよう先に済ませておく
• 第 3 章 NumPyとMatplotlibの使い方 — 画像データを配列として扱う基礎。機械学習コードを読む上で必須のスキル
• 第 4 章 機械学習・深層学習のレシピ（初級・中級） — 本書の核心部。初級から中級へ段階的に難易度が上がり、手を動かしながら概念が積み上がる
• 第 5 章 機械学習・深層学習のレシピ（中級・上級） — 実際の業務に近い複雑な画像認識課題を扱う。第4章を消化してから取り組むと定着率が高い
• 第 6 章 Pythonとオブジェクト指向 — モデルコードをクラス設計で整理する方法。読み飛ばしても第4・5章は動くが、保守性を高めたい人は一読の価値あり
• 第 7 章 Pythonでできるウェブサーバ — 画像認識モデルをAPI化する実践章。「動くモデルをどう公開するか」まで見通したい人向け

ハイライト

• 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。(「数式なし・図中心」という本書の最大の独自性が端的に表れており、ターゲット読者が判断しやすい記述)
• 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(Kindle Unlimited配信時にAIエンジニア向け学習書リストへ選ばれており、手を動かして学ぶレシピ形式が評価された)

外部からの言及

• AIエンジニアを目指す学習者向けの書籍ガイド記事で「専門領域(画像認識)スキルを身につけたい方へ」のカテゴリに位置づけられており、Pythonと機械学習の基礎を固めた後の次ステップとして推薦されている(qiita)
• Kindle Unlimited配信タイミングでPython機械学習学習リストに選ばれており、電子書籍として気軽に試せるレシピ形式の入門書として紹介されている(qiita)
• バイオインフォマティクス研究者による読書リストにも収録されており、機械学習の基礎を画像処理から入るアプローチが生命科学領域でも参照されている(qiita)

編集メモ

WebFetch確認済みQiita言及4件 / 累計likes372(うち365は画像認識分野の推薦書リスト記事1本に集中)。記事の多くは書籍リストへの収録にとどまり、本書固有のレビューや体験談は少ない。2019年6月刊行で一部ライブラリバージョンが古い可能性があるため、supplementaryと判定

読む前に押さえておきたいこと

• Pythonの基本構文(変数・関数・条件分岐・ループ)が読める程度の経験
• Anaconda/pip等でライブラリをインストールできるPython実行環境の準備
• 高校数学程度の行列・ベクトルの概念(数式は出ないが配列演算の理解を助ける)

学習のコツ

• 第1〜3章は概念整理と環境構築が目的なので、Pythonと機械学習の基礎が既にある人は斜め読みして第4章から入ると時間を節約できる
• レシピは難易度順に並んでいるため飛ばし読みは避け、初級レシピで動作確認が取れてから中級・上級へ進む順序を守ると失敗が少ない
• 第6・7章(オブジェクト指向・Webサーバ)は第5章完了後の発展として扱い、まず動くモデルを作ることを優先してよい
• 2019年刊行のためライブラリのバージョン差異が生じている可能性がある。エラーが出た際はライブラリのchangelogと公式ドキュメントを併用して解消する