内容説明
機械学習で問題を解決するまでの一連の手法を体系立てて解説！すべてのコードがＧｉｔＨｕｂ上で公開されており、Ｊｕｐｙｔｅｒノートブックを使って動かしながら学べる。サンプルコードがＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ２に準拠。
目次
第１部 機械学習の基礎（機械学習の現状；エンドツーエンドの機械学習プロジェクト；分類；モデルの訓練 ほか）
第２部 ニューラルネットワークと深層学習（人工ニューラルネットワークとＫｅｒａｓの初歩；深層ニューラルネットワークの訓練；ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗで作るカスタムモデルとその訓練；ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによるデータのロードと前処理 ほか）
著者等紹介
ジュロン，オーレリアン［ジュロン，オーレリアン］ ［Ｇ´ｅｒｏｎ，Ａｕｒ´ｅｌｉｅｎ］
機械学習のコンサルタント。もとＧｏｏｇｌｅｒで、２０１３年から２０１６年にかけてＹｏｕＴｕｂｅビデオ分類チームのリーダーだった。フランスの主要な無線ＩＳＰのひとつであるＷｉｆｉｒｓｔ、通信、メディア、戦略に特化したコンサルティング企業Ｐｏｌｙｃｏｎｓｅｉｌ、機械学習とデータプライバシーのコンサルティング企業Ｋｉｗｉｓｏｆｔの創業者でもあり、ＣＴＯを務めた。それ以前は、金融（ＪＰ ＭｏｒｇａｎとＳｏｃｉ´ｅｔ´ｅ Ｇ´ｅｎ´ｅｒａｌｅ）、防衛（カナダＤＯＤ）、医療（輸血）などのさまざまな分野でエンジニアを経験している。技術書を数冊出版し、フランスの技術学校でコンピュータ科学を教えていた。ソフトウェア工学の世界に入る前は、微生物学と進化遺伝学を研究していた
下田倫大［シモダノリヒロ］
元データ分析の会社のエンジニアリングマネージャーで、現在は外資系ＩＴ企業のカスタマーエンジニア
長尾高弘［ナガオタカヒロ］
１９６０年千葉県生まれ。東京大学教育学部卒、株式会社ロングテール社長（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
