初心者でも学べるTensorflowの解説記事・スライド
機械学習を始めたい方に見て欲しいTensorflow入門資料まとめ
機械学習は日々進化を遂げ、全てのエンジニアにとって無視できない存在となってきました。
現在では、検索エンジン、マーケティング、データマイニング、SNS等さまざまな分野で活用されています。
そんな中、2015年11月10日にGoogleが機械学習ライブラリ・TensorFlowをオープンソース化し、大きな注目を集めました。
そこで今回は、機械学習に興味があるけれど何から手を付けたらいいのかわからないエンジニア向けに、TensorFlowの入門資料（記事・スライド）をまとめました。
Tensorflow入門記事
特にプログラマーでもデータサイエンティストでもないけど、Tensorflowを1ヶ月触ったので超分かりやすく解説
http://qiita.com/tawago/items/c977c79b76c5979874e8
TensorflowがMNIST（手書き数字データ）の答えを導き出すまでの仕組みを、順を追って解説しています。
Tensorflowがどういう仕組みでMNISTを認識しているのかを知りたい方は読んでおきましょう。
Googleが提供する機械学習ライブラリ TensorFlow を1時間で試してみた / btraxブログ
http://blog.btrax.com/jp/2015/11/29/tensorflow/
機械学習初心者向けにTensorFlowの触りの部分を解説している記事です。
現在のところ、TensorFlowはMac OS X、Ubuntu/Linuxのみ対応していて、Windowsには対応していません。
本記事の環境はMac OS X Yosemiteです。
同環境のMacユーザーは記事を参考にTensorFlowを試してみてください。
TensorFlowチュートリアル - ML初心者のためのMNIST（翻訳） / Qiita
http://qiita.com/KojiOhki/items/ff6ae04d6cf02f1b6edf
TensorFlowの公式チュートリアル「MNIST For ML Beginners」の翻訳記事です。
公式の日本語版はまだないので、本記事を参考に読み進めてみてください。
公式チュートリアル：
https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/mnist/beginners/index.html
TensorFlowチュートリアル - 熟練者のためのディープMNIST（翻訳） / Qiita
http://qiita.com/KojiOhki/items/64a2ee54214b01a411c7
こちらは公式チュートリアル「Deep MNIST for Experts」の翻訳記事です。
公式チュートリアル：
https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/tutorials/mnist/pros/index.html#deep-mnist-for-experts
TensorFlowチュートリアル - 画像認識（翻訳）
http://qiita.com/KojiOhki/items/dab6922b6cd7b990c002
「Image Recognition（画像認識）」のチュートリアル翻訳もあります。
公式チュートリアル：
https://www.tensorflow.org/versions/master/tutorials/image_recognition
TensorFlowによる機械学習解説シリーズ -その1 TensorFlowの始め方- / apps-gcp
http://www.apps-gcp.com/tensorflow-series-1/
TensorFlowのインストール手順を解説している記事です。
公式ドキュメントには日本語訳がないので、英語が苦手な方は本記事を参考に進めてみてください。
※OSはUbuntu14.04LTSです。
TensorFlowでアニメゆるゆりの制作会社を識別する / kivantium活動日記
http://kivantium.hateblo.jp/entry/2015/11/18/233834
TensorFlowの使い方（インストール、MNISTサンプルの実行）を解説した上で、アニメ「ゆるゆり」の制作会社の識別の仕方を紹介しています。
「ゆるゆり」は2016年7月現在、三期まで放映されているアニメ（原作は漫画）です。
一期・二期は動画工房、OVAの「ゆるゆり なちゅやちゅみ！」以降はTYOアニメーションズが制作を行っており、一期・二期とOVA以降でキャラクターデザインが少し変わっています。
本記事はTensorFlowを使って、キャラクターデザインを判断し、制作会社の識別を試みています。
TensorFlowを使えばこういうこともできるのか、という学びになるので参考に読んでみてはいかがでしょうか。
Tensorflow入門スライド
TensorFlow を使った機械学習ことはじめ (GDG京都 機械学習勉強会)
簡単な算数の問題を例に、TensorFlowを使った機械学習の方法を解説しています。
後半では手書き文字認識（MNIST）の仕組みについて説明があります。
機械学習初心者の方は本スライドを読んで、TensorFlowによる機械学習の仕組みを大まかに掴んでおきましょう。
TensorFlowで会話AIを作ってみた。
会話AIを作った結果と考察に関するスライドです。
会話構築にTensorFlowのSequence-to-Sequence Models、学習データにTwitterのツイートとリプライのデータ約40,000セットを使って作られたもののまとめとなっています。
会話AIが徐々に言葉を覚えて成長する過程を見ると、会話AIを作ってみたくなります。
WebエンジニアがTensorFlowで機械学習に入門しながら顔識別アプリを作ってみた
https://speakerdeck.com/sugyan/2016-05-20-machine-learning-kotohajime
機械学習初心者のWebエンジニアの方が、TensorFlowで顔認識アプリ作りに挑戦した内容をまとめたスライドです。
同じく初心者から機械学習を始めたい方の参考になることでしょう。
まとめ
TensorFlowはオープンソース化されたばかりなので、日本語記事が少なく初心者にとって敷居が高いのが現状です。
それゆえに、今から始めておくと機械学習がもっと普及したときにアドバンテージとなるでしょう。
将来を見据えて機械学習を学んでおきたい方は、今回紹介した記事とスライドを参考にTensorFlowを試してはどうでしょうか。
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