【TensorFlow/Keras入門】ディープラーニングを簡単に手を動かして学ぼう

Pythonモジュール「TensorFlow/Keras」で深層学習（ディープラーニング）を行う方法について入門者向けに使い方を解説します。

【はじめに】TensorFlowとKerasについて

TensorFlowとは、Googleが開発している深層学習（ディープラーニング）を行えるPythonモジュールです。
Kerasは、「TensorFlow」「CNTK」「Theano」といった深層学習モジュールを機械学習モジュールScikit-learnのように簡単に操作するためのモジュールです。
「TensorFlow」「CNTK」「Theano」のうちをどれを動かすかは選択できますが、選択するモジュールは別途インストールしておく必要があります。

–	主な特徴
1	ディープニューラルネットワーク（ディープラーニング）専用の機械学習モジュール。scikit-learnと似た感じで書けるので、他のライブラリと比べても簡単に利用可能
2	MITライセンスなので商用利用可能
3	情報が多く日本語ドキュメントも充実→公式日本語ドキュメント
4	バックエンドに機械学習モジュール「TensorFlow」「CNTK」「Theano」は動いており、どれを使うか選択可能
5	クロスプラットフォームで利用可能（iOS、Android、ブラウザ、Google Cloud、JVM、ラズベリーパイ、Pythonのウェブアプリなど
6	豊富な企業での採用実績（Netflix，Uber，Yelp，Instacart，Zocdoc，Squareなど）
7	複数GPUの並列処理が可能
8	開発サポートが充実（Googleを中心として、Microsoft、NVida、Amazonなどもサポート→詳細は公式ドキュメント「なぜKerasを使うか?」
公式	Keras日本語公式ドキュメント

ただし、Kerasには、2つの種類があります。

種類	内容
元のKeras	通常のモジュールとしてのKeras。pipコマンドでkerasとTensorflowの2つをインストールして「import keras」で呼び出して使います。
TensorFlowに組み込まれたKeras	TensorFlowをそのまま使うよりもKerasを通して使うほうが簡単だったため人気が出ました。そこでwの中にKerasが組み込まれています。「import tensorflow.keras」で呼び出しできます。この場合、Tensorflowのみインストールが必要です(Kerasは不要)。

本記事では、トラブルが少ない「TensorFlowに組み込まれたKeras」をメインに解説します。

動画解説

本ページの内容は以下動画でも解説しています。d

【基礎編】Kerasの使い方

Kerasの基礎的な使い方について下記に整理しました。

種類	項目
インストール	KerasをMac, Windows環境にインストールする方法を解説します。
XOR演算の学習	動作確認も兼ねてXOR演演算を学習してみます。
モデル構造の可視化	作成したモデルの構造を可視化します。
学習結果の保存・読み込み	学習したモデルを外部ファイルに保存したり、それをロードして利用する方法を解説します。
画像分類①(手描き数字)	mnistデータセットとMLP（多層パーセプトロン）学習し、手書き文字画像を分類します。
学習過程の可視化	損失関数、評価関数の推移をグラフ化します。
画像分類②(手描き数字)	mnistデータセットとCNN（畳み込みニューラルネットワーク）学習し、手書き文字画像を分類します。
画像分類③（CIFAR-10）	CIFAR-10データセットとCNNで学習し、画像認識・分類を行います。
画像分類④（CNN）	CNN（畳み込みニューラルネットワーク）で学習し、画像認識・分類を行います。
画像分類⑤（VGG16）	VGG16データセットで学習し、画像認識・分類を行います。
画像分類⑥（Fine-tuning）	Fine-tuningを使って効率よく学習し、画像認識・分類を行います。
画像分類⑦（データの水増し）	少ない画像データセットを水増しして効率よく学習し、画像認識・分類を行います。
画像分類(Webアプリ化)	Kerasで作成した画像分類プログラムをWebアプリ化します。
セグメンテーション	–
敵対的生成モデル	–
ARMA	統計モデル
ARIMA/SARIMA	統計モデル
RNN	–
LSTM	–
GRU	–
単語・文章のベクトル化	word2vec/doc2vecで単語や文章のベクトル化
単語の重要度推定	TFIDFで単語の重要度を推定します。
文章の感情推定	osetiで文章の感情を推定します。
文書自動生成	LSTMで文書を自動生成します。