おすすめの機械学習入門書2017年版
差分
このページの2つのバージョン間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 | 前のリビジョン次のリビジョン両方とも次のリビジョン | ||
おすすめの機械学習入門書2017年版 [2017/06/03] – [サンプルコードのリンク] adash333 | おすすめの機械学習入門書2017年版 [2018/02/11] – [おすすめの機械学習入門書2018年版] adash333 | ||
---|---|---|---|
行 1: | 行 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、< | ||
+ | |||
+ | 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、< | ||
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。 | ||
行 11: | 行 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> |
=====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===== | ||
行 38: | 行 41: | ||
2017年05月06日に更新\\ | 2017年05月06日に更新\\ | ||
http:// | http:// | ||
+ | ===== 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。 | ||
+ | |||
+ | < | ||
+ | <a href=" | ||
+ | </ | ||
+ | |||
=====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===== | ||
行 150: | 行 160: | ||
<wrap hi> | <wrap hi> | ||
+ | |||
+ | ===== リンク ===== | ||
+ | 次: | ||
+ | <wrap hi> | ||
+ | [[CourseraのMachineLearning動画の解説や感想のリンク集|CourseraのMachineLearning動画]] | ||
+ | </ | ||
+ | [[sidebar|目次]]\\ | ||
+ | 前: | ||
+ | <wrap hi> | ||
+ | [[index.html|機械学習って何?]] | ||
+ | </ |
おすすめの機械学習入門書2017年版.txt · 最終更新: 2019/10/23 by adash333