すぐに使える！業務で実践できる！ Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方 TensorFlow2対応

あの「Pythonによる AI・機械学習・深層学習アプリのつくり方」 がTensorFlow2に対応！ さらに、現状にあわせて不要な項目を見直し、新しい生活様式に沿った「マスク判定プログラム」を新規掲載！ もちろん、サンプルプログラムはダウンロードできます。

■第1章　機械学習 / ディープラーニングについて

1-1　機械学習とは何か？ 機械学習とは？ 機械学習で何ができるのか？ ディープラーニング（深層学習）とは？ 機械学習が実用化された理由 機械学習の仕組みは？ 機械学習の種類 敵対的生成ネットワーク(GAN)について 1-2　どのようなシナリオで機械学習を行うのか？ 機械学習のシナリオ 1-3　機械学習で利用するデータの作り方 何のために機械学習を利用するのか？ どのようにデータを収集するのか？ 収集したデータの保存形式は？ 機械学習に入力するデータに関して データの正規化について 1-4　インストール不要で使えるColaboratoryについて Google Colaboratory とは？ Colaboratory の基本的な使い方 応用のヒント 1-5　Jupyter Notebookの使い方 Jupyter Notebook とは？ Jupyter Notebook を実行しよう 新規ノートブックを作成して実行してみよう ノートブックには複数のセルを挿入できる 値を確認できるだけでなくグラフも表示できる Markdown 記法でドキュメント生成も可能 1-6　個別にプログラムを実行する方法 コマンドラインとは？ プログラムを実行するには？ モジュールのインストールにも利用

■第2章　機械学習入門

2-1　一番簡単な機械学習を実践しよう scikit-learn について AND 演算を機械学習させてみよう 改良のヒント 2-2　アヤメの分類に挑戦してみよう アヤメデータを入手しよう アヤメデータを使って機械学習をしてみよう 補足 – scikit-learn のサンプルにも収録されている 応用のヒント 2-3　AIで美味しいワインを判定しよう ワインの品質を機械学習で分析しよう ワインデータをダウンロードしよう ワインデータについて知ろう ワインの品質を判定してみよう 精度向上を目指そう 2-4　過去10年間の気象データを解析してみよう 気象データを利用しよう 過去10 年分の天気予報を取得する方法 気温の平均値を求めよう 各月の平均気温を調べよう 気温が30 度超だったのは何日？ – Pandas でフィルターリング 回帰分析で明日の気温予測をしてみよう 応用のヒント 2-5　最適なアルゴリズムやパラメーターを見つけよう 最適なアルゴリズムを見つけよう 最適なパラメーターを見つけよう 改良のヒント

■第3章　OpenCV と機械学習 – 画像・動画入門

3-1　OpenCVについて OpenCV とは？ 画像を読み込んでみよう 3-2　顔検出 – 顔に自動でモザイクをかけよう 顔認識について 顔検出のプログラムを作ってみよう OpenCV でモザイクをかける 人間の顔に自動でモザイクをかけよう OpenCV の顔検出は横顔や傾きに弱い 改良・応用のヒント 3-3　文字認識 – 手書き数字を判定しよう 手書き数字の光学認識データセットを使ってみよう 画像を機械学習しよう 自分で用意した画像を判定させてみよう 画像を対象とする機械学習 改良のヒント 3-4　輪郭抽出 – はがきの郵便番号認識に挑戦しよう 郵便はがきから郵便番号を読み取ろう OpenCV で輪郭抽出 はがきから郵便番号の領域を抽出しよう 抽出した数字画像を判定しよう 改良のヒント 応用のヒント 3-5　動画解析 – 動画から熱帯魚が映った場面を検出しよう 動画の解析について 画面に動きがあった部分を検出しよう 動画ファイルの書き出し 動画から熱帯魚が映った場面を抽出しよう 機械学習で動画に熱帯魚が映っているベストな場面を見つけよう 改良のヒント 応用のヒント

■第4章　自然言語処理

4-1　言語判定をしてみよう 言語判定について 言語判定を機械学習で行ってみよう 応用のヒント 4-2　文章を単語に分割してみよう 形態素解析について 改良のヒント 4-3　単語の意味をベクトル化してみよう 単語ベクトルについて 単語のベクトル化をしてみよう 応用のヒント 4-4　文章を分類してみよう Doc2Vec について 文章を分類してみよう 応用のヒント 4-5　自動作文に挑戦しよう マルコフ連鎖について マルコフ連鎖を利用して自動作文に挑戦してみよう 応用のヒント 4-6　SNSや掲示板へのスパム投稿を判定しよう スパムとは？ ベイジアンフィルターを作ってみよう テキストデータの学習方法について データベース作成の例 単語の出現頻度を調べるプログラム 単語頻出データを機械学習するプログラム 自分で作成したテキストをスパム判定してみよう 改良のヒント 応用のヒント

■第5章　ディープラーニング( 深層学習) について

5-1　ディープラーニング（深層学習）について ディープラーニング（深層学習）とは？ 5-2　TensorFlow入門 TensorFlow とは？ TensorFlow のインストールと動作確認について ジャンケンのルールを学習させてみよう 5-3　TensorFlowでアヤメの分類をしてみよう アヤメの分類問題の復習 アヤメ分類問題の完全なプログラムとKeras について 5-4　ディープラーニングで手書き数字の判定 MNIST データを利用しよう 最低限のニューラルネットワークでMNIST 分類を解く MLP でMNIST の分類問題に挑戦しよう 改良のヒント 5-5　写真に写った物体を認識しよう CIFAR-10 とは？ CIFAR-10 をダウンロードしよう CIFAR-10 の分類問題をMLP で判別してみよう CIFAR-10 の分類問題をCNN で判別してみよう 学習結果を保存してみよう 応用のヒント 5-6　画像データからカタカナの判定 機械学習の入力と出力の説明 画像を学習させよう – 画像リサイズ 改良のヒント

■第6章　機械学習で業務を効率化しよう

6-1　業務システムへ機械学習を導入しよう 既存の業務システムについて 業務システムへ機械学習を導入しよう 6-2　学習モデルの保存と読み込みについて 学習した分類器を保存して再利用する方法 6-3　ニュース記事を自動でジャンル分けしよう ニュース記事を自動でジャンル分けしよう TF-IDF について ニュース記事の分類に挑戦しよう ディープラーニングで精度改善を目指そう 自分で文章を指定して判定させよう 改良のヒント 6-4　Webで使える文章ジャンル判定アプリを作ろう 機械学習をWeb アプリにする方法 ジャンル分けモデルをWeb アプリで使おう API を呼び出すWeb アプリを作ろう 改良のヒント 6-5　機械学習にデータベース(RDBMS)を利用しよう データベースからデータを学習させる方法 身長体重データベースを作成してみよう 身長・体重・体型を学習してみよう 改良のヒント – 日々のデータ更新について 応用のヒント 6-6　料理の写真からカロリーを調べるツールを作ろう 料理写真の判定方法について Flickr API を使って写真を集めよう オリジナル写真で試してみよう 改良のヒント 6-7　リアルタイムにマスクをしていない人を見つけよう マスクをしているかどうかを判別するシステム 学習画像を集めよう どのように顔画像を集めるのか マスク画像をダウンロードしよう 顔画像をディレクトリーに配置しよう マスクの有無を学習しよう ライブ判定してみよう マスクをしていない人を見つけるシステムの改良点

■Appendix　本書のための環境を整える

Python と機械学習の環境を整えよう 本書のサンプルが動くVirtualBox の仮想マシンイメージ Windows に環境構築する macOS に開発環境を構築する 仮想マシン(VirtualBox) に開発環境を構築する方法 VirtualBox にライブラリーをインストール 言語処理ライブラリー