注目の最新AI技術！深層強化学習の開発手法がわかる！ 第一線で活躍する著者陣の書下ろしによる待望の1冊！ 【本書の目的】 AlphaGo（アルファ碁）でも利用されている深層強化学習。 AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。 本書は、AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした注目の1冊です。 【本書の特徴】 第1部では、まず、深層強化学習の概要について説明します。 次いで、強化学習の基礎（Q学習、方策勾配法、Actor-Critic法）と深層学習の基礎（CNN、RNN、LSTM）を解説します。 さらに、簡単な例題として倒立振子制御を取り上げ、DQNとActor-Critic法による実装例を紹介します。 第2部では、具体的な応用例として3つのアプローチを実装込みで解説します。 1つ目は、連続動作制御です。ヒューマノイドシミュレータの2足歩行制御を試みます。 2つ目は、パズル問題の解法です。巡回セールスマン問題（TSP）やルービックキューブの解探索について説明します。 3つ目は、系列データ生成です。文書生成（SeqGAN）やニューラルネットワークのアーキテクチャ探索（ENAS）を解説します。 全体を通して、行動の制御を担うエージェントのモデル化と、方策ベースの強化学習によるエージェントの学習法について学ぶことができます。 【読者が得られること】 深層強化学習による開発手法を学ぶことができます。 【対象読者】 深層強化学習を学びたい理工学生・エンジニア ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

【本書の特徴】 2015年11月にGoogleがオープンソース化したソフトウェアライブラリ「TensorFlow（テンソルフロー）」は、 多くの開発者に支持され、多企業で採用されています。 本書は、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した、 エンジニア向けの入門書です。第1部の基本編では、深層学習とTensorFlow、Kerasの基礎について解説し、 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解説します。 特に、第2部では、「ノイズ除去」「自動着色」「超解像」「画風変換」「画像生成」を取り上げています。 TensorFlowやKerasの機能面を押さえつつ、現場で使用できるような実践的な深層学習モデルまでフォローしています。 【対象読者】 深層学習に入門したいエンジニア 【目次】 第1部 基本編 第１章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras 第２章 開発環境を構築する 第３章 簡単なサンプルで学ぶTensorFlowの基本 第４章 ニューラルネットワークとKeras 第５章 KerasによるCNNの実装 第６章 学習済みモデルの活用 第７章 よく使うKerasの機能 第2部 応用編 第８章 CAEを使ったノイズ除去 第９章 自動着色 第10章 超解像 第11章 画風変換 第12章 画像生成 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

TensorFlowとは，Googleが開発している深層学習フレームワークです。本書は，まずTensorFlowとはどういったものなのか概要を解説し，基本的な特長を押さえます。続いて，画像処理，自然言語処理，音楽生成などの問題を設定し，TensorFlowでどのようにその問題を解くかを解説します。最後にAndroidアプリからディープラーニングを動かすことにも試してみます。効率良くサービスに深層学習を取り入れたいと考えるエンジニアにとって有益な情報となるでしょう。

★機械学習の実利用で、本当にビジネスの価値を生み出すには？★ 技術・プロセス・文化の3面から学ぶ、「MLOps」はじめての実践ガイドが登場！ 機械学習システムをビジネスに導入し、運用していく中での悩みによく効くノウハウが満載です。 企業が事業で機械学習の成果をスケールさせるためのさまざまな取り組みをMLOpsといいます。 本書はそのMLOpsを解説する書籍です。 第1部ではMLOpsの全体像、そしてそれを実現する技術・プロセス・文化を紹介します。機械学習をビジネスに導入し、運用していくための基礎知識がわかりやすく学べます。 第2部では、第1部に対応したプラクティスを9つの組織から提供してもらいました。 【おもな内容】 第1部　MLOpsの背景と全体像 1章　MLOps とは 1.1　MLOpsの背景 1.2　本書でのMLOpsの全体像 2章　MLOps を実現する技術 2.1　機械学習パイプライン 2.2　推論システム 2.3　技術選定 2.4　機械学習の実行環境とアクセラレーター 2.5　機械学習システムのモニタリング 2.6　データの品質管理 2.7コードの品質管理 3章　MLOps を支えるプロセス・文化 3.1　機械学習システムの開発フローとPoC 3.2　素早い実験を繰り返す 3.3　多様な利害関係者との協業 3.4　ビジネスの意思決定に役立つモニタリング 3.5　MLOps のプロセスを支える文化 第2部　MLOpsの実践事例と処方箋 4章　DeNAにおける機械学習プロジェクトの進め方（株式会社ディー・エヌ・エー　玉木竜二　藤原秀平） 5章　少人数で迅速に実現する　コンテンツレコメンドにおけるMLOps（株式会社CAM　原和希） 6章　顧客ごとに複数機械学習モデルを出し分ける学習と推論のアーキテクチャ（澁井雄介） 7章　機械学習パイプライン構築事例から見る技術選定（安立健人） 8章　事故を減らすための機械学習モデル適用の工夫（株式会社ディー・エヌ・エー〈GO株式会社出向〉　松井健一） 9章　機械学習プロジェクトの失敗確率 80% を克服するプラクティス（アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社　久保隆宏） 10章　ML Test Score を用いた機械学習システムの定量的なアセスメント（柏木正隆） 11章　大規模言語モデルの研究開発から実運用に向けて（株式会社日本経済新聞社　石原祥太郎） 12章　ユーザー企業における機械学習プロジェクトの推進事例（サントリーシステムテクノロジー株式会社　高木基成）