最短コースでわかる ディープラーニングの数学
赤石 雅典日経BP344ページISBN 9784296102501
ディープラーニングタグで同率7位（38冊中）。Zenn・Qiitaなどの2記事で紹介（時点）。
- 紹介記事
- 2件
- 媒体別
- Qiita 1・企業テックブログ 1
- 初めての紹介
- 最新の紹介
この本を選ぶ前に
- 出版年
- （約8年前）
- タグ内の順位
- ディープラーニングタグで同率7位（38冊中・紹介記事数の順）
紹介している記事（2件）
記事ごとの説明は、記事本文のうちこの本に触れた部分をAIが要約したもので、筆者の原文ではありません。
- エンジニア二年目に自宅学習で使った技術書&Udemyをジャンル別にまとめてみた Qiita · すずき · · いいね 31
数学の復習にちょうどよい本だったと評価している。数学を振り返る目的には合っていた一方、ディープラーニングを学び進めるうえで、本書に書かれた内容だけで十分なのかには疑問を感じたという。数学の復習には役立ったという肯定的な感想と、ディープラーニングを学ぶための内容として足りるかは確信できないという留保をあわせて述べている。
- 文系出身のデータサイエンティストが実践してきた勉強法を徹底解説 企業テックブログ · DATAFLUCT ·
読了した本として紹介している。高校一年生の数学の復習から始め、少しずつディープラーニングの数学的理論を解説する内容で、文系でも十分理解できるとする。一方で難しく、完璧には理解できなくても高校レベルの数学の復習になり、部分的にでも理論を押さえるとデータサイエンスの捉え方が変わるという。理論からディープラーニングを理解したい人に挑戦を勧めている。
この本について
ディープラーニングの仕組みを理解するための数学と、数学を使ったモデルの実装を段階的に学ぶ本である。微分・積分、ベクトル・行列、多変数関数の微分、指数・対数関数、確率・統計を高校1年生程度の数学から解説し、分野間の関係を巻頭のマップで示す。機械学習の導入に続き、理論編で数学を学んだ後、線形回帰による回帰、ロジスティック回帰による二値・多値分類、ディープラーニングモデルへ進む。数学を用いて一から記述したコードはJupyter Notebook形式で提供され、実行しながらモデルの動作原理を確かめられる。最後に実用的なディープラーニングを目指す発展編を置く。
楽天ブックスの商品説明と紹介記事をもとにAIが要約したものです。原文の転載ではありません。