オートエンコーダ(自己符号化器)のおすすめ本ランキング6選！

この記事では、オートエンコーダ(自己符号化器)の考え方や実装方法を身につけて仕事や研究に役立てたい人向けに、「オートエンコーダ(自己符号化器)のおすすめ本」を紹介します。

オートエンコーダの本を探している人はぜひ参考にしてください。

オートエンコーダ(自動符号化器)のおすすめ本ランキング6選

オートエンコーダ(自動符号化器)の勉強におすすめの本を6冊ご紹介します。

詳説ディープラーニング 生成モデル編

「詳説ディープラーニング 生成モデル編」は、ディープラーニングの中でも生成モデルに重きを置いて解説している本。

有名な生成モデル「変分オートエンコーダ」や「敵対的生成ネットワーク」について解説されているので、ディープラーニングにおける生成モデルの基礎を学ぶことができます。

それぞれの生成モデルについて理論だけでなく実践についても解説されているので、画像認識だけでなく画像生成について深く勉強したい人におすすめの本です。

Pythonではじめる教師なし学習

「Pythonではじめる教師なし学習」は、ラベルなしデータを用いた機械学習(教師なし学習)について解説しているオライリー本。

ラベル付けを必要としない教師なし学習の活用方法について解説されているので、ラベル付けの工数を省いて目的を実現する方法について解説されています。

教師なし学習のやり方だけでなく、教師なし学習ができるケースとできないケースについても理解できるので、教師なし学習を事業や研究に活かせるかどうか判断基準を知りたい人にもおすすめの本です。

TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み

「TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み」は、ニューラルネットワークの原理を理解することと、その原理をどのようにコードとして書くかの両方がバランスよく学べる本。

ディープラーニングの仕組みやプログラムについて詳しく解説されています。

コードを根本から理解できるので、現場に出てからも長く使える基礎力が必要な人におすすめの本です。

TensorFlow開発入門Kerasによる深層学習モデル構築手法

「TensorFlow開発入門Kerasによる深層学習モデル構築手法」は、多くの開発者に支持され、多企業で採用されている本。

第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow・Kerasの基礎、第2部の応用編では画像処理における応用的なモデルのKerasを使った実装方法を詳しく解説されています。

TensorFlowの導入から、高レベルAPIであるKerasを利用した実践的な深層学習モデルまで解説されているので、深層学習に入門したいエンジニアというような人におすすめの本です。

詳解ディープラーニング TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理

「詳解ディープラーニング TensorFlow/Keras・PyTorchによる時系列データ処理」は、ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装についての解説本。

ニューラルネットワークのアルゴリズムを理解するための数学の知識や、ニューラルネットワークの応用について詳しく解説されています。

ディープラーニング・アルゴリズムに焦点を当てているので、新しい手法やモデルを知りたい熱心な人におすすめの本です。

物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング

「物体検出とGAN、オートエンコーダー、画像処理入門 PyTorch/TensorFlow2による発展的・実装ディープラーニング」は、ディープラーニングの発展系として物体検出と画像処理について解説している本。

Pythonを使って物体検出や画像処理プログラムを実装する方法について、実際の機械学習ライブラリを用いて詳しく解説されています。

PyTorch、TensorFlow2などを用いて物体検出や画像処理をするGAN技術について解説されているので、機械学習ライブラリを用いた具体的な実装方法について勉強したい人におすすめの本です。

まとめ

今回は「オートエンコーダ(自動符号化器)のおすすめ本」について解説しました。

オートエンコーダはディープラーニングの基本とも言える教師なし学習技術です。

単体で使うことは少ないでしょうが、ディープラーニングについての理解が更に深まり、いつか勉強しておいてよかったと思える日が来るでしょう。

では、また。