Keras一貫のAI入門書を書評

このQiitaの書評は、本書をモデル作成から配信までの一本の線として位置づけている点が特徴だ。全20章は二部構成で、第I部（1〜11章）は基礎・画像・自然言語・時系列モデルを構築し、第II部（12〜20章）はTFLite、Android、iOS、TensorFlow.js、Serving、倫理を扱う。書評者は、データ準備・モデル定義・コンパイル・学習・評価という基本パターンが一貫しており、変わるのは入力と出力の形状だけだと指摘する。

書評は、精度の数値を疑う姿勢が一貫して強調されている点も挙げる。例えば、dropoutを加えると学習精度は下がるが検証との差が縮まること、正規化された損失は実際の値で評価しないと小さく見えうることなどを指摘している。

本書は導入時の制約を設計入力として扱う。ブラウザのHTTP接続数制限やメモリ、モバイルのモデルサイズと型変換、サーバのバージョン管理がそれぞれモデルの作り方に関わる。書評者は、コードがTensorFlow 2.xを前提とし later versionsで変わる可能性があること、第II部が各プラットフォームの紹介にとどまり深掘りしていないことを指摘する。