【Python】Kerasのおすすめ本ランキング8選！【2024年】

Kerasとは、TensorFlowやTheanoなどの機械学習ライブラリで動く、ニューラルネットワークに特化したライブラリです。機械学習について情報収集している人はよく名前を見かけるでしょう。

この記事では、Kerasについての知識を深めて実務に役立てたい人向けに、「Kerasのおすすめ入門本」を紹介します。

Kerasの本を探している人はぜひ参考にしてください。

Kerasのおすすめ本ランキング8選！

Kerasのおすすめ本を8冊ご紹介します。

PythonとKerasによるディープラーニング

「PythonとKerasによるディープラーニング」は、ディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれている本。

ディープラーニングとは何か、適用できるのはどのような状況か、コンピュータビジョンから自然言語処理、画像分類、時系列予測、感情分析、画像/ テキスト生成に至るまで詳しく解説されています。

基礎から応用まで、数式を使わずにコードを使った定量的な概念により説明されているので、現実の幅広い問題にKerasを応用できるよう集中的に学習したい、数学の苦手な人におすすめの本です。

Pythonディープラーニングシステム実装法

「Pythonディープラーニングシステム実装法」は、実践的なDeep Learning システムの構築のための知識について書かれている本。

システム開発の現場で役立つ実用的なトピックについて詳しく解説されています。

汎用的な問題を題材としいているので、実践的なDeep Learning システムを構築することが必要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。

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。

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。

scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習第2版

「scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習第2版」は、機械学習が使えるようになるまでの解説本。

データの処理・クリーニングなどの基礎や、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など、深層学習について詳しく解説されています。

実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめたなので、機械学習を学びたいエンジニア系な人におすすめの本です。

TensorFlow2TensorFlow&Keras対応プログラミング実装ハンドブック

「TensorFlow2TensorFlow&Keras対応プログラミング実装ハンドブック」は、Google社が公開しているPython向け機械学習用の本。

シンプルな二値分類から画像認識、自然言語処理における時系列データの分析までを理論をまじえて詳しく解説されています。

JupyterNotebookを使ったTensorFlowの活用法を解説しているので、Pythonの基礎は学習したというような人におすすめの本です。

TensorFlow&Kerasプログラミング実装ハンドブック

「TensorFlow&Kerasプログラミング実装ハンドブック」は、Python外部ライブラリである、TensorFlowとKerasの利用方法を理解するためのハンドブックサイズの本。

TensorFlowによる機械学習について学べるよう、シンプルな二値分類から画像認識、自然言語処理における時系列データの分析まで、理論を交えつつ体系的に詳しく解説されています。

畳み込みニューラルネットで深層学習モデルの構築手法が学べるので、すでにPython言語を理解し、外部ライブラリの活用方法とディープラーニング実装のリファレンスが必要な人におすすめの本です。

まとめ

今回は、「Kerasのおすすめ入門本」について解説しました。

Kerasについての知識を深めて、ニューラルネットワークモデル構築に役立ててください。

では、また。