第24回「近ごろの機械学習ライブラリ（1）TensorFlow/Keras」

一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会はコラム「第24回「近ごろの機械学習ライブラリ（1）TensorFlow/Keras」」を公開しました。

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コラム, 小澤昌樹氏のデータ分析コラム第24回「近ごろの機械学習ライブラリ（1）TensorFlow/Keras」
第24回「近ごろの機械学習ライブラリ（1）TensorFlow/Keras」
2025.9.1コラム, 小澤昌樹氏のデータ分析コラム
こんにちは、小澤です。

これまで、scikit-learnを中心に、分類・回帰・クラスタリングなど、機械学習の基本的な手法を紹介してきました。scikit-learnはシンプルな構文で高機能な機械学習を実現できる便利なライブラリであり、機械学習の第一歩として最適です。

さらに、より高度なモデル構築や、深層学習（ディープラーニング）を行いたいとき、scikit-learnではやや手が届かない場面も出てきます。そこで今回は、機械学習の中でも特に深層学習に強みを持つライブラリ、TensorFlow（テンソルフロー）とそのラッパーであるKeras（ケラス）を紹介します。

なお、今回の内容は、教科書『Pythonによる新しいデータ分析の教科書（第2版）』の「近ごろの機械学習ライブラリ」（271ページ）の箇所です。

1. TensorFlow / Kerasとは？
TensorFlow（テンソルフロー）は、Googleが開発した機械学習・深層学習のためのオープンソースライブラリです。「ニューラルネットワーク」という、より人間の脳の仕組みに近いモデルを作るのに向いていて、画像認識や音声認識、自然言語処理など、さまざまな高度なAIの基盤として使われています。

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