第11回 ディープラーニングとニューラルネットワークの歴史|Tech Book Zone Manatee
SEやプログラマ、エンジニア、一般の方を対象に、少しずつ実際にプログラムを作りながら、強化学習および深層強化学習について解説していきます。 本連載をまとめ、さらに多くの記事を追加した書籍『つくりながら学ぶ！深層強化学習』を2018年7月に発売しました！ （上の書籍画像をクリックすると購入サイトに移動できます） はじめに 前回は倒立振子課題であるCartPoleプログラムをQ学習を用いて制御する方法を解説しました。 今回は深層強化学習のカギとなる技術であるディープラーニング（深層学習）について解説します。 ディープラーニングとは ディープラーニングを一言で表すと、「層の深いニューラルネットワーク」です。 ですがこれだけの説明ではよく分かりませんので、人類がディープラーニングにたどり着くまでの歴史を追いながら、ひとつずつ解説していきます。 マッカロック・ピッツモデル ニューラルネットワークとは
PythonとKerasによるディープラーニング|マイナビブックス
備考 Francois Chollet（フランソワ・ショレ） Googleでディープラーニングに取り組んでいる。Kerasディープラーニングライブラリの作成者であると同時に、TensorFlow機械学習フレームワークのコントリビュータでもある。また、形式推論に対する機械学習の応用とコンピュータビジョンに焦点を合わせたディープラーニングの研究も行っている。ショレの論文は、CVPR（Computer Vision and Pattern Recognition）、NIPS（Neural Information Processing Systems）のカンファレンスとワークショップ、ICLR（International Conference on Learning Representations）を含め、主要なカンファレンスで発表されている。 監訳：巣籠 悠輔（すごもり ゆうすけ） 電通・Goo
機械学習で遊ぼう! APIサービスやTensorFlowを使ったサンプルレシピ集|Tech Book Zone Manatee
「機械学習に興味あるけど、なかなか自分でアプリを作るところまでできない…･･･」 本連載では、そんな方を対象に、気軽に機械学習を使ったアプリを作れるようなサンプルを紹介していきます。 興味があるけどなかなか着手できていなかった方、一度チャレンジしてみたけれど難しくて挫折してしまった方、またはすでに取り組んでいて、もっといろんなアプリを作ってみたい方は、ぜひ本連載で紹介するアプリを一緒に作ってみてください。 本連載では、前半ではAPIサービスを、後半ではライブラリを使って、機械学習を使ったアプリのサンプルを紹介していきます。APIサービスとしてはGoogleのGoogle Cloud Platformで提供されているAPIサービスを使い、ライブラリとしては、オープンソースとして提供されているTensorFlowを使います。 阿佐志保 TIS株式会社 戦略技術センター所属。金融系シンクタンクで
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