文系ド素人が Web エンジニアとして新卒入社するまでに読んできた本をまとめた
by Shoki Hata on Qiita 2020年5月10日
"特徴量選択、次元削減、モデル学習といった機械学習プロジェクトの一連の流れを、scikit-learnとTensorFlowを用いて実践的に学べます。ボリューミーで体系的な内容が、機械学習の実践スキルを効果的に高めてくれます。機械学習プロジェクトの経験を積みたい方におすすめ。"
Aurélien Géron, 下田 倫大, 牧 允皓, 長尾 高弘
出版日: 2024/11/19
出版社: オライリー・ジャパン
ページ数: 796ページ
最終更新: 2020年5月10日
人気スコア: 382
『scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第3版』は、Pythonを代表する3つの強力な機械学習ライブラリを駆使し、多様な機械学習タスクに対応するための包括的なガイドです。本書は、基本的な概念から最先端の生成AI(大規模言語モデルや拡散モデル)までを網羅しており、機械学習エンジニアが実務で直面するであろう現実的な問題解決能力を養うことを目的としています。scikit-learnによる古典的な手法、KerasとTensorFlowによるディープラーニングまで、体系的に学べます。ノートブック形式で提供される豊富なサンプルコードにより、読者は実際に手を動かしながら、データの前処理、モデルの構築、評価、そしてデプロイメントまでの一連のプロセスを習得できます。特に、より大規模なデータセットを扱い、より現実的な課題に取り組むための実践的なノウハウが詰まっている点が本書の強みです。機械学習の幅広い知識と応用スキルを習得し、実務で即戦力となるための必読書と言えるでしょう。
"特徴量選択、次元削減、モデル学習といった機械学習プロジェクトの一連の流れを、scikit-learnとTensorFlowを用いて実践的に学べます。ボリューミーで体系的な内容が、機械学習の実践スキルを効果的に高めてくれます。機械学習プロジェクトの経験を積みたい方におすすめ。"
"scikit-learnとTensorFlowを使い、機械学習の理論と実践を体系的に学べる良書。和訳版もあるが、第2版が最新。現実世界のデータセットを用いた豊富な例題で、モデルの構築から評価までをカバー。機械学習プロジェクトを成功させるための実践的なスキルを身につけたい読者におすすめ。"
「scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第3版」と一緒に紹介されることが多い本

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