この文書の現在のバージョンと選択したバージョンの差分を表示します。
| 両方とも前のリビジョン 前のリビジョン 次のリビジョン | 前のリビジョン | ||
| 
                    おすすめの機械学習入門書2017年版 [2018/02/10] adash333 [はじめての深層学習プログラミング]  | 
                
                    おすすめの機械学習入門書2017年版 [2018/10/07] (現在) | 
            ||
|---|---|---|---|
| ライン 1: | ライン 1: | ||
| - | =====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。 | ||
| + | |||
| + | 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。 | ||
| ライン 11: | ライン 14: | ||
| 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===== | ||