denden

機械学習系の本読んでます。

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2

読みたい数
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

斎藤 康毅 | オライリージャパン | 2016-09-24

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずPython 3によってゼロからディープラーニングを作成できる。 実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ! ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロから…

4.1

有名な本。遅ればせながら読んでみた。Pythonと数学はある程度土台があったほうがスラスラ読めるくらいの内容。

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

松尾 豊 | KADOKAWA/中経出版 | 2015-03-11

グーグルやフェイスブックが開発にしのぎを削る人工知能。日本トップクラスの研究者の一人である著者が、最新技術「ディープラーニング」とこれまでの知的格闘を解きほぐし、知能とは何か、人間とは何かを問い直す。

3.3

人工知能・DeepLaerning系の話題の中でよく登場する松尾先生の著書。 これまでの人工知能研究がたどってきた歴史を解説し、特にDeepLearningがどのようなブレイクスルーだったのかを解説。DeepLearningは特に画像認識に利用されているが、同様のブレイクスルーが画像認識以外の用途に広がった場合に人工知能がどのように発展していくのかを推察し、人間社会におよぼしうる影響を予想・考察されている。

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

Aurélien Géron | オライリージャパン | 2018-04-26

サンプルコードを動かしながらTensorFlowとScikit-Learnで機械学習を学ぶ! サンプルコードを動かしながらTensorFlowとScikit-Learnで機械学習を学ぶ! 機械学習、特にニューラルネットワークの概要を解説し、単純な線形回帰から始まり、深いニュー…

2.8

機械学習をコードベースで理解できる本。数式もそこそこあり、理論的なコードのアップデートが多いのも良かった。

はじめてのパターン認識

平井 有三 | 森北出版 | 2012-07-31

パターン認識を学ぶ入門書に最適。Rによる実行例も収録。 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法(kNN法) 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマ…

3.1

機械学習を勉強するにあたって最初に読んだ本。パターン認識における基本的な手法を初学者にも分かりやすく俯瞰・理解出来るが、章によって担当者が違うこともあり、章ごとにイメージ重視なのか数式をしっかり説明するかで方針が多少変わるのが読んでいて気になりました。