【Python】TensorFlowのおすすめ入門本ランキング16選！【2024年】

TensorFlowとは、ディープラーニングのモデル構築に便利なPythonのライブラリの1つです。世界中の多くの機械学習エンジニアによって使われています。

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

TensorFlowの本を探している人はぜひ参考にしてください。

TensorFlowのおすすめ入門本16選！

TensorFlowのおすすめ入門本を16冊ご紹介します。

TensorFlowはじめました

「TensorFlowはじめました」は、TensorFlowの基礎について学ぶことができる本。

TensorFlowの基礎や実際に機械学習を使用するときの知識について詳しく解説されています。

TensorFlowの基礎知識を学び、機械学習に取り組む知識が分かりやすく解説されているので、これからTensorFlowを使って機械学習を作ろうと思っているエンジニアの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。

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。

ディープラーニングやTensorFlowのコードを実装しながら学習できるので、現場に出てからも長く使える基礎力を身につけたい人におすすめの本です。

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

「scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習」は、コードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることが書かれてる本。

機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法やコスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎など、実際の業務で必要となる機械学習のスキルについて詳しく解説されています。

ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までの事が書かれてるので、エンジニアで機械学習を学びたい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。

初めてのTensorFlow数式なしのディープラーニング

「初めてのTensorFlow数式なしのディープラーニング」は、TensorFlow使い実装できるようにする知識が得られる本。

TensorFlowの使い方や、Python 3による実装の方法について詳しく解説されています。

TFLearnライブラリを使いながらTesorFlowを学び、Python 3での実装を学べるので、「これからディープラーニングを学びたい」と考えているような人におすすめの本です。

TensorFlowではじめる株式投資のためのディープラーニング

「TensorFlowではじめる株式投資のためのディープラーニング」は、株式投資の基礎的な知識を持つ人に対して、運用モデルと呼ばれるものの構築が行えるような知識について書かれている本。

データ分析や機械学習を始めとした人工知能技術を学ぶことによって、運用モデルと呼ばれるものの構築が行えるような知識について詳しく解説されています。

入手可能なツール類とデータのみを用い、運用モデル構築作業とその結果が全て再現可能であるよう執筆されているので、個人で投資されている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機械学習クックブックPythonベースの活用レシピ60

「TensorFlow機械学習クックブックPythonベースの活用レシピ60」は、『TensorFlow Machine Learning Cookbook』を翻訳した本。

変数/プレースホルダといったTensorFlowの基本や、さまざまなオープンデータを扱う方法が詳しく解説されています。

TensorFlowとPython3を使ったさまざまな手法について具体的に知れるので、機械学習やPythonプログラミングについてある程度経験のあるというような人におすすめの本です。

機械学習・深層学習による自然言語処理入門

「機械学習・深層学習による自然言語処理入門」は、プログラミングの初歩的な部分から学べる本。

機械学習や自然言語処理など、基礎から丁寧に詳しく解説されています。

基礎から応用まで分かりやすく書かれているので、機械学習について何から学べば分からなくて悩み中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。

物体・画像認識と時系列データ処理入門

「物体・画像認識と時系列データ処理入門」は、ディープラーニングの基礎理論を楽しく学べる本。

2次元フィルター、転移学習、時系列データ、自然言語処理などについて詳しく解説されています。

画像認識のためのディープラーニングなど実際的なテーマも含まれるので、数学的な各種理論の応用例を知りたいような人におすすめの本です。

TensorFlowによる深層強化学習入門

「TensorFlowによる深層強化学習入門」は、深層強化学習の基本と実装について解説した本。

PythonとTensorFlow、シミュレータとしてOpenAI gymとPyBulletを用い、深層学習、強化学習のアルゴリズムについて　詳しく解説されています。

深層強化学習はアルファ碁などのゲームAIやロボットアームの制御、自動運転などで注目されているので、最新の専門知識を求めるような人におすすめの本です。

TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門

「TensorFlowではじめるDeepLearning実装入門」は、TensorFlowの機能を組み合わせて実践的な深層学習モデルの構築が学べる本。

ニューラルネットワークの基礎や、転移学習を用いたキャプション生成など、データ整形からモデル構築について詳しく解説されています。

Pythonによる基本的なプログラミング知識を前提としているので、深層学習のチュートリアルに掲載されているものよりも詳細な内容を知りたいような人におすすめの本です。

TensorFlowで学ぶディープラーニング入門

「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門」は、TensorFlowを実際に動かしながら、「畳み込みニューラルネットワーク」の仕組みを理解できる本。

「畳み込みニューラルネットワーク」を例として、その仕組みを根本から理解すること、そしてTensorFlowを用いて実際に動作するコードを作成することについて詳しく解説されています。

ディープラーニングの根本原理、そしてコードの書き方を学習できるので、どこから手をつければいいかわからず不安な人におすすめの本です。

まとめ

今回は、「TensorFlowのおすすめ入門本」について解説しました。

TensorFlowの基本思想や活用法を理解して、ビジネスに役立てましょう。

では、また。