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] – [Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう] adash333 | おすすめの機械学習入門書2017年版 [2019/10/23] (現在) – [図解速習DEEP LEARNING] adash333 | ||
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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2019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、< | ||
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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、< | ||
| 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]]</ |
| 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。 | + | 2冊だけお勧めするとしたら、最初にご紹介する、<wrap hi> |
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| + | ===== 図解速習DEEP LEARNING ===== | ||
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| + | 2019年現在、最初の1冊は、< | ||
| + | -2019年現在.機械学習でどんなことができるのか | ||
| + | -GoogleColaboratoryを用いてオンラインで無料で機械学習プログラミングを行う、具体的な方法 | ||
| + | が記載されています。 | ||
| + | この本の第1章で、『機械学習、Deep Learningって何？どんなことができるの？』のイメージをつかみます。第2章以降では、実際に手を動かしてGoogleColaboratory上で、フレームワークKerasを用いたpythonプログラミングにより、無料で、Deep Learningを実行します。しかし、コードを写経するだけでは、いまいち理解が難しいと思いますので、この本を読んだら、ぜひ、次の、< | ||
| + | を読んで頂くことをお勧めします。 | ||
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| + | <iframe style=" | ||
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| =====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:// | 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。 | ||
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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:// | + | <iframe style="width:120px;height: |
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| 行 72: | 行 95: | ||
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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]]</ |
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おすすめの機械学習入門書2017年版.1496408437.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)