読者です 読者をやめる 読者になる 読者になる

みらいテックラボ

音声・画像認識や機械学習など, 管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.

TensorFlow はじめの一歩(4)

TensorFlow

TensorFlowで何ができるかを知るには, やはりまずTensorFlowに触れてみることが大事です.
とはいえ, API Documentationを見ながら自分で一からプログラミングするのは, なかなかハードルが高いです.
そこで, まずは自分が興味のある分野のチュートリアル[1]から試してみるのがいいでしょう.
(英語が苦手という方は, 「GPU対応TensorFlow AWSサービス - クラスキャット」[2]のページに翻訳があるので, 理解の参考にするとよいでしょう!)

1. 文字認識
 ・MNIST For ML Beginners
 ・Deep MNIST For Expert
 ・MNIST Data Download
2. 画像認識
 ・Convolutional Neural Networks
 ・Image Recognition
3. 言語処理
 ・Vector Representations of Words
 ・Recurrent Neural Networks
 ・Sequence-to-Sequence Models
4. その他
 ・TensorFlow Mechanics 101
 ・TensorFlow Serving
 ・Mandelbrot Set
 ・Partial Differentail Equations

私の場合は, 十数年前まで文字や音声認識の開発をやっていたので, まずは文字認識から始めてみた.
TensorFlowによる文字認識についてはある程度理解できたので, チュートリアルを参考にかな/漢字の認識など試してみようと思う.

それでは, みなさんもLet's TRY!!

----
参照URL:
[1] TensorFlow Tutorials
[2] TensorFlow - GPU 対応 TensorFlow AWS サービス - クラスキャット




Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)

Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)


機械学習と深層学習 ―C言語によるシミュレーション―

機械学習と深層学習 ―C言語によるシミュレーション―


事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ

事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ


ITエンジニアのための機械学習理論入門

ITエンジニアのための機械学習理論入門