おすすめの機械学習入門書2017年版
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おすすめの機械学習入門書2017年版 [2017/06/01] adash333 [おすすめの機械学習入門書2017年版] |
おすすめの機械学習入門書2017年版 [2018/10/07] (現在) |
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| - | =====おすすめの機械学習入門書2017年版===== | + | =====おすすめの機械学習入門書2018年版===== |
| + | 仕事でディープラーニングを使用するのであれば、理論と背景について、ある程度は知っておいて損はないと思いますので、1冊目として、<wrap hi>[[http://amzn.to/2BliYLS|ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装]]</wrap>をお勧めします。 | ||
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| + | 理論は全くいらないという方、とりあえず何でもいいからすぐにディープラーニングで結果を出さないといけない方は、先に、<wrap hi>[[http://amzn.to/2nQNp54|ソニー開発のNeural Network Console入門 ―数式なし、コーディングなしのディープラーニング]]</wrap>がを読みながら、手を動かしてみるのがよいです。 | ||
| 本の読み方としては、1回目では全部理解しようとしないで、分からないところはさらーっと流して、とにかく最終章まで目を通し、概要をつかむ。1回目は、ちんぷんかんぷんかもしれない。2回目は、好きなところからソースコードをサポートサイトからダウンロードして実行。3回目以降に自分でコードを手書き入力、がおすすめです。 | 本の読み方としては、1回目では全部理解しようとしないで、分からないところはさらーっと流して、とにかく最終章まで目を通し、概要をつかむ。1回目は、ちんぷんかんぷんかもしれない。2回目は、好きなところからソースコードをサポートサイトからダウンロードして実行。3回目以降に自分でコードを手書き入力、がおすすめです。 | ||
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| また、以下の本は、内容が重複していることが多く、一冊の本だけでは分からないことを複数の本で繰り返し読むことで、最初は、「し、のたまわく、、、」だったのが、だんだん、「子、曰わく、、、（師匠が以下のようにおっしゃっている、、、）」のように、徐々に理解できるようになってくるはずですので、最初はちんぷんかんぷんでも、あきらめずにぜひ頑張ってください。（自分への戒めも込めて。） | また、以下の本は、内容が重複していることが多く、一冊の本だけでは分からないことを複数の本で繰り返し読むことで、最初は、「し、のたまわく、、、」だったのが、だんだん、「子、曰わく、、、（師匠が以下のようにおっしゃっている、、、）」のように、徐々に理解できるようになってくるはずですので、最初はちんぷんかんぷんでも、あきらめずにぜひ頑張ってください。（自分への戒めも込めて。） | ||
| - | なお、実際にコードを実行する際には、以下のリンクを参考にして下さい。 | + | なお、実際にpythonのコードを実行する際には、以下のリンクを参考にして下さい。 |
| + | <wrap hi>[[windowsでpythonを始める方法2017年版]]</wrap> | ||
| 以下に、おすすめの本を記載させていただきます。 | 以下に、おすすめの本を記載させていただきます。 | ||
| - | 一冊だけお勧めするとしたら、最初にご紹介する、「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」が絶対にお勧めです。 | + | 一冊だけお勧めするとしたら、最初にご紹介する、<wrap hi>[[http://amzn.to/2BliYLS|ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装]]</wrap>が絶対にお勧めです。 |
| =====ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装===== | =====ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装===== | ||
| ライン 33: | ライン 36: | ||
| が分かり、また、全体を通してとても面白かったです。繰り返し詳しく読んで理解してみたい！そして、さらに実践用の本を購入して読んで、自分でもやってみたい！と思いを強くしました。大人気のことだけはあると思います。お勧めです。 | が分かり、また、全体を通してとても面白かったです。繰り返し詳しく読んで理解してみたい！そして、さらに実践用の本を購入して読んで、自分でもやってみたい！と思いを強くしました。大人気のことだけはあると思います。お勧めです。 | ||
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| + | （参考）ゼロから作る Deep Learning 勉強メモ #1 | ||
| + | rkosaka | ||
| + | 2017年05月06日に更新\\ | ||
| + | http://qiita.com/rkosaka/items/35e61d5c9ceab78860bf | ||
| + | ===== ソニー開発のNeural Network Console入門 ―数式なし、コーディングなしのディープラーニング ===== | ||
| + | 2018年1月に、以下の本が発売されました。プログラミング無しで、とりあえずディープラーニングを実践したい方には、まずこの本がお勧めだと思います。 | ||
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| + | <html> | ||
| + | <a href="https://www.amazon.co.jp/%E3%82%BD%E3%83%8B%E3%83%BC%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%81%AENeural-Network-Console%E5%85%A5%E9%96%80-%E2%80%95%E6%95%B0%E5%BC%8F%E3%81%AA%E3%81%97%E3%80%81%E3%82%B3%E3%83%BC%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%B3%E3%82%B0%E3%81%AA%E3%81%97%E3%81%AE%E3%83%87%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%97%E3%83%A9%E3%83%BC%E3%83%8B%E3%83%B3%E3%82%B0-%E8%B6%B3%E7%AB%8B/dp/4865941142/ref=as_li_ss_il?s=digital-text&ie=UTF8&qid=1518306617&sr=8-1&keywords=NNC%E3%80%80SONY&linkCode=li3&tag=twosquirrel-22&linkId=86d2050191e8e62c1f45316d0747c038" target="_blank"><img border="0" src="//ws-fe.amazon-adsystem.com/widgets/q?_encoding=UTF8&ASIN=4865941142&Format=_SL250_&ID=AsinImage&MarketPlace=JP&ServiceVersion=20070822&WS=1&tag=twosquirrel-22" ></a><img src="https://ir-jp.amazon-adsystem.com/e/ir?t=twosquirrel-22&l=li3&o=9&a=4865941142" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" /> | ||
| + | </html> | ||
| =====はじめての深層学習プログラミング===== | =====はじめての深層学習プログラミング===== | ||
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| - | <p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B01NCIV1N7/ref=as_li_ss_il?_encoding=UTF8&btkr=1&linkCode=li3&tag=twosquirrel-22&linkId=746a730ceff43ea47a32667307c1fbab" target="_blank"><img border="0" src="//ws-fe.amazon-adsystem.com/widgets/q?_encoding=UTF8&ASIN=B01NCIV1N7&Format=_SL250_&ID=AsinImage&MarketPlace=JP&ServiceVersion=20070822&WS=1&tag=twosquirrel-22"></a><img style="border-top-style: none !important; border-bottom-style: none !important; border-right-style: none !important; margin: 0px; border-left-style: none !important" border="0" alt="" src="https://ir-jp.amazon-adsystem.com/e/ir?t=twosquirrel-22&l=li3&o=9&a=B01NCIV1N7" width="1" height="1"> | + | <iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=B01NCIV1N7&linkId=4633b362aa879b2f1a03ca0afcea274d"></iframe> |
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| - | <a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B06Y1KZB9B/ref=as_li_ss_il?_encoding=UTF8&btkr=1&linkCode=li3&tag=twosquirrel-22&linkId=4ee6f35098cdcca1e6bf0a59d4b686d9" target="_blank"><img border="0" src="//ws-fe.amazon-adsystem.com/widgets/q?_encoding=UTF8&ASIN=B06Y1KZB9B&Format=_SL250_&ID=AsinImage&MarketPlace=JP&ServiceVersion=20070822&WS=1&tag=twosquirrel-22"></a><img style="border-top-style: none !important; border-bottom-style: none !important; border-right-style: none !important; margin: 0px; border-left-style: none !important" border="0" alt="" src="https://ir-jp.amazon-adsystem.com/e/ir?t=twosquirrel-22&l=li3&o=9&a=B06Y1KZB9B" width="1" height="1"> | + | <iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=B06Y1KZB9B&linkId=05ce8f90061a36e412949a704384864b"></iframe> |
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| - | <a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B01HGIPIAK/ref=as_li_ss_il?_encoding=UTF8&btkr=1&linkCode=li3&tag=twosquirrel-22&linkId=6c1f70861509d2a7377e19592ee93395" target="_blank"><img border="0" src="//ws-fe.amazon-adsystem.com/widgets/q?_encoding=UTF8&ASIN=B01HGIPIAK&Format=_SL250_&ID=AsinImage&MarketPlace=JP&ServiceVersion=20070822&WS=1&tag=twosquirrel-22" ></a><img src="https://ir-jp.amazon-adsystem.com/e/ir?t=twosquirrel-22&l=li3&o=9&a=B01HGIPIAK" width="1" height="1" border="0" alt="" style="border:none !important; margin:0px !important;" /> | + | <iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=B01HGIPIAK&linkId=1eef9c0e1ab6a5028ae9b68eb5d6dcb1"></iframe> |
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| - | <a href="https://www.amazon.co.jp/Python%E3%81%AB%E3%82%88%E3%82%8B%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0-%E9%96%8B%E7%99%BA%E3%83%86%E3%82%AF%E3%83%8B%E3%83%83%E3%82%AF-BeautifulSoup-scikit-learn-TensorFlow%E3%82%92%E4%BD%BF%E3%81%A3%E3%81%A6%E3%81%BF%E3%82%88%E3%81%86/dp/4802610793/ref=as_li_ss_il?s=aps&ie=UTF8&qid=1495936170&sr=1-2-catcorr&keywords=python+%E3%82%B9%E3%82%AF%E3%83%AC%E3%82%A4%E3%83%94%E3%83%B3%E3%82%B0&linkCode=li3&tag=twosquirrel-22&linkId=9b687ac477b163120c15dab8c85fb872" target="_blank"><img src="//ws-fe.amazon-adsystem.com/widgets/q?_encoding=UTF8&ASIN=4802610793&Format=_SL250_&ID=AsinImage&MarketPlace=JP&ServiceVersion=20070822&WS=1&tag=twosquirrel-22" alt="" border="0" /></a><img style="margin: 0px; border-style: none !important;" src="https://ir-jp.amazon-adsystem.com/e/ir?t=twosquirrel-22&l=li3&o=9&a=4802610793" alt="" width="1" height="1" border="0" /> | + | <iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=4802610793&linkId=2097cfb7569a418b1029c1b40cc63711"></iframe> |
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| - | <p><a href="https://www.amazon.co.jp/dp/B01NGWKE0P/ref=as_li_ss_il?_encoding=UTF8&btkr=1&linkCode=li3&tag=twosquirrel-22&linkId=6a04ade78d2f6db19564944475b52501" target="_blank"><img alt="" src="//ws-fe.amazon-adsystem.com/widgets/q?_encoding=UTF8&ASIN=B01NGWKE0P&Format=_SL250_&ID=AsinImage&MarketPlace=JP&ServiceVersion=20070822&WS=1&tag=twosquirrel-22" border="0"></a | + | <iframe style="width:120px;height:240px;" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" frameborder="0" src="//rcm-fe.amazon-adsystem.com/e/cm?lt1=_blank&bc1=000000&IS2=1&bg1=FFFFFF&fc1=000000&lc1=0000FF&t=twosquirrel-22&o=9&p=8&l=as4&m=amazon&f=ifr&ref=as_ss_li_til&asins=4774183679&linkId=569c905ee7897bc0139a846501e5cefb"></iframe> |
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| ライン 117: | ライン 131: | ||
| クローリング、スクレイピングという、データをWebから収集して加工する方法について学ぶことができて、買ってよかったです。 | クローリング、スクレイピングという、データをWebから収集して加工する方法について学ぶことができて、買ってよかったです。 | ||
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| + | =====他のサイトの機械学習入門書紹介===== | ||
| + | このページを記載したあとに、以下のページを見つけました。とても参考になります。「ゼロから作る、、、」が最後に紹介されていたのが印象的でした。 | ||
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| + | 【人工知能初心者向け】機械学習・Deep Learningプログラミング学習の道筋と参考書籍 | ||
| + | ryosuke1120 | ||
| + | 2017年03月03日に更新\\ | ||
| + | http://qiita.com/ryosuke1120/items/2e0999a35878b997fdca | ||
| =====入門書を読んだあとは===== | =====入門書を読んだあとは===== | ||
| ライン 137: | ライン 159: | ||
| その他にもたくさん面白いサンプルコードが公開されつつあるので、以下のリンクにて順次、ご紹介させていただきたいと思います。 | その他にもたくさん面白いサンプルコードが公開されつつあるので、以下のリンクにて順次、ご紹介させていただきたいと思います。 | ||
| - | [[機械学習サンプルコードのリンク2017年版]] | + | <wrap hi>[[機械学習サンプルコードのリンク2017年版]]</wrap> |
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| + | ===== リンク ===== | ||
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| + | <wrap hi> | ||
| + | [[CourseraのMachineLearning動画の解説や感想のリンク集|CourseraのMachineLearning動画]] | ||
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おすすめの機械学習入門書2017年版.1496341219.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
