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 [2017/06/02] adash333 [実装 ディープラーニング] |
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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| 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。 | 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。 | ||
| - | [[windowsでpythonを始める方法2017年版]] | + | <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===== | ||
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| 2017年05月06日に更新\\ | 2017年05月06日に更新\\ | ||
| http://qiita.com/rkosaka/items/35e61d5c9ceab78860bf | 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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| + | <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;" /> | ||
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| =====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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| 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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おすすめの機械学習入門書2017年版.1496408530.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)
