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TensorFlowで深層学習を始めるなら、コード例だけでなくデータ入力からKerasのモデル構築、評価まで一連の流れをつかめる本が役立ちます。学んだ手順を自分の課題のコードに応用できます。
「TensorFlow 本 おすすめ」と検索する方へ、画像や時系列の入門書から、データ処理まで扱う総合書、教師なし学習の専門書まで紹介します。学ぶ分野によって、実装で身につく視点も変わりますよ。
Kerasはニューラルネットワークの層を組み合わせてモデルを作るAPIです。用語だけではつかみにくい部分もありますが、画像分類などの例を動かすと入力から評価までの流れが見えてきます。
紹介書籍一覧
まずは4冊の対象分野と参考価格を一覧にしました。価格は税込の定価を示す参考価格です。実売価格は時期や販売店によって変わるので、購入時に確認してください。
| 書籍 | 主な内容 | 参考価格（税込） |
|---|---|---|
 scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第3版 | Keras、tf.data、学習・評価、保存・復元 | 5,830円 |
 動かして学ぶAI・機械学習の基礎 ―TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ | 画像・自然言語・時系列とデプロイ | 3,960円 |
 Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用 | クラスタリング、異常検知、オートエンコーダ、RBM、GAN | 3,960円 |
 物体・画像認識と時系列データ処理入門［TensorFlow2/PyTorch対応第2版］―NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング | TensorFlow 2とKeras、PyTorchの実装 | 3,520円 |
総合書で機械学習全体を学ぶ本もあれば、画像や教師なし学習など、特定の分野を中心に扱う本もあります。扱う内容と参考価格を見ながら、各書の特長を確認してください。
Keras実装の基本
深層学習の実装は、層を並べれば完成というものではありません。入力データを整えてモデルを学習させ、評価結果まで読むことで、モデルの動きが見えてきます。
Kerasにはシンプルな構造を組む方法から、複数の入力や出力を扱う構成まであります。基本を一つずつ試すうちに、コードの各部分が何を担うのか整理しやすくなるでしょう。
初めての題材なら画像分類が取り組みやすいところです。画像と正解ラベルを用意し、予測を正解と比べる流れがつかみやすいため。まずモデルを動かし、その後に層やデータを変えると理解が深まります。
データ処理の視点
学習結果が伸びないとき、原因がモデルにあるとは限りません。データの読み込みや変換に時間がかかったり、入力とラベルがずれたりする場合もあります。原因がモデルの手前にあることも。
TensorFlowのtf.data APIは、データの変換やバッチ処理、プリフェッチを含む入力パイプラインに使われます。モデルとデータ処理を分けて考えると、遅さや予測の不調を調べる手掛かりになりますね。
本によってデータの扱いは異なります。紹介例の準備を中心にするものもあれば、データセットの取得や保存形式まで扱うものも。実際のプロジェクトで使う知識を得たいなら、この部分にも注目したいところです。
総合書の強み
『scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第3版』はAurélien Géron著で、2024年発行の796ページです。scikit-learnも含み、機械学習からKerasとTensorFlowのモデル構築まで扱う総合書です。
KerasのSequential API、Functional API、サブクラス化によるモデル構築を扱います。シンプルな構造から柔軟な構成へ学びを広げられる内容です。まずSequentialで基本を押さえる読み方も実践的でしょう。
データ入力ではtf.data APIを扱います。変換やバッチ処理、プリフェッチに加えて、TFRecordも登場。学習例とともに、データを効率よく扱う考え方を学べます。
コールバックやTensorBoard、モデルの保存と復元、章末問題も含まれます。学習の経過を確かめ、成果を保存するところまで学びたい方におすすめです。参考価格は税込5,830円です。
分野別の実践
『動かして学ぶAI・機械学習の基礎 ―TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ』はLaurence Moroney著で、2022年発行の384ページです。基本的なプログラミング知識を持つ読者に向け、TensorFlowを使うモデル実装を紹介します。
コンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測がテーマです。画像分類やCNNに加え、テキストや時系列の例もあり、TensorFlowの活用場面を広く知る入口になります。
TensorFlow Datasetsを使ったデータ処理にも触れます。データを準備してKerasでモデルを作り、学習と評価へ進む流れを動く例で確かめられます。
複数分野の実装を試しながら違いを知りたい方におすすめです。デプロイも題材に含み、参考価格は税込3,960円。コードを動かしながらAIの基礎に触れたい方にも合います。
教師なし学習
『Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用』はAnkur A. Patel著で、2020年発行の344ページです。ラベルのないデータを扱う学習に焦点を当て、Python、TensorFlow、Kerasによる実装を紹介します。
クラスタリングや異常検知は、正解ラベルを用意しにくいデータの分析に役立つテーマです。似たデータのまとまりや通常と異なる傾向を探す処理を、手法の考え方と実装の両面から学べます。
オートエンコーダ、RBM、GAN、時系列クラスタリングを扱います。教師あり学習全般を学ぶ入門書ではなく、ラベルなしデータの手法を試したい方におすすめの専門書です。テストデータでの評価にも触れています。
TensorFlowとKerasで各手法を実装し、学習や評価まで確かめたい方におすすめです。参考価格は税込3,960円。教師なし学習の内容に絞って深められます。
画像と時系列
『物体・画像認識と時系列データ処理入門［TensorFlow2/PyTorch対応第2版］―NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング』はチーム・カルポ著で、2021年発行の584ページです。TensorFlow 2とKeras、PyTorchの実装を扱います。
画像分類や物体検出に加え、自然言語処理と時系列データ処理も題材です。CIFAR-10の分類や転移学習の例を通じ、モデルの構築と学習を確認できます。
Pythonの実行環境の準備や数学の基礎も扱います。実装へ進む前に、必要な環境や基礎知識を確認できます。
TensorFlow 2、Keras、PyTorchの実装を比べたい方には、この本がおすすめです。画像認識や時系列処理の例を通じて、複数の実装方法を学べます。参考価格は税込3,520円です。
物体・画像認識と時系列データ処理入門［TensorFlow2/PyTorch対応第2版］―NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング
秀和システム
Amazonで見る結論
TensorFlowとKerasでモデルを構築し、データ処理や保存、評価まで一冊で押さえるなら、『scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第3版』がおすすめです。内容の広い総合書を探している方に合います。
画像・言語・時系列の題材を動かして学ぶ方には、『動かして学ぶAI・機械学習の基礎 ―TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ』がおすすめです。複数分野の実装に触れられます。
教師なし学習を深めたい方には、『Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用』が適しています。クラスタリングや異常検知などの実装を学べます。
環境の準備や数学の基礎を確認して画像・時系列の処理を学ぶなら、『物体・画像認識と時系列データ処理入門［TensorFlow2/PyTorch対応第2版］―NumPy/TensorFlow2(Keras)/PyTorchによる実装ディープラーニング』がおすすめです。掲載価格は税込の参考価格で、実売価格は時期や店によって変わります。
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