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[Sebastian Raschka, 株式会社クイープ, 福島 真太朗]のPython機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 impress top gearシリーズ
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Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 impress top gearシリーズ Kindle版

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Kindle版
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¥ 4,000

紙の本の長さ: 456ページ

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商品の説明

内容紹介

機械学習の考え方とPython実装法がわかる!
分類/回帰問題や深層学習の導入を解説。


◎絶妙なバランスで「理論と実践」を展開
◎Pythonライブラリを使いこなす
◎数式・図・Pythonコードを理解する

本書は、機械学習の理論とPython実践法を網羅的に解説した技術書です。機械学習とは、データから学習した結果をもとに判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、それらの方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonによる実装法を説明します。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、前処理や次元削減、Webへの展開のほか、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。

※本書は『Python Machine Learning』の翻訳書です。
※付録では、本書を読み進めるにあたっての前提知識として、Python ライブラリや数学について補足説明をしています。必要に応じて、他の書籍などもご参照ください。

内容(「BOOK」データベースより)

機械学習とは、データから学習した結果をもとに、新たなデータに対して判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、そうした方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonプログラミングによる実装法を説明していきます。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。

登録情報

  • フォーマット: Kindle版
  • ファイルサイズ: 27052 KB
  • 紙の本の長さ: 668 ページ
  • 出版社: インプレス (2016/6/30)
  • 販売: Amazon Services International, Inc.
  • 言語: 日本語
  • ASIN: B01HGIPIAK
  • X-Ray:
  • Word Wise: 有効にされていません
  • おすすめ度: 5つ星のうち 4.0 11件のカスタマーレビュー
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カスタマーレビュー

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トップカスタマーレビュー

形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
米国の機械学習関連ランキングで一位だった本、前評判通りとても良かった。

私は、この本を読む前に、
・線形代数(プログラミングのための線形代数)
・機械学習(cousera)
以上を学習して望んだので、機械学習を復習をしながら、
pythonで実装していくという感じでとてもタメになった。(couseraはoctaveだったので)

しかしながら、pythonで機械学習をするという本のため
・機械学習の基礎知識
・pythonライブラリの基礎知識
・機械学習に必要な数学基礎知識
以上は、含まれていないか、さらっと解説しているだけである。
※本の中に、参考リンクはある。(英語)

そのため、機械学習初心者がいきなりこの本を読むとおそらく思考停止すると思う。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
機械学習に全く触れてこなかった初心者で職場で急遽必要になり、この商品を購入しました。
学生時代にテキトーにやっていた、シミュレーションやインバージョン、多変量統計解析の知識がかなり読み進めるにあたって役に立っているので、そういう基礎知識がなければ、正直読み進むのが厳しい印象を受けます。
Pythonの基礎的な文法を知っていることも前提になっているので、Pythonに触れたことのなかった私のような人には、Pythonの入門書も必要です。
そういう基礎がすでにある機械学習初学者には、入門書としてはベストなのではないでしょうか。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
多くの場合、人工知能とか、深層学習は間違って理解されていると思う。最初に人間の脳の活動をそっくり真似をする何か得体のしれないものを作っているのかと勘違いしてしまう。将来的には新しい生物が生まれてしまうのではないかとも思えてしまう。しかし、この本を読むと決してそうは思えない。AIと深層学習もアルゴリズムの組み合わせに過ぎないのだ。その意味では、一般の統計学と大きな違いがない。もちろんニュートン力学とも同じものだ。しかし、それよりももっと大きな特徴があるのではと思えてならない。結構、熱力学的な考え方に近いのだ。不安定な中から安定を見出す新しい方法になるかもしれない。本書はそんな考え方を与えてくれた名著であると思う。この本の題名とすでにレビューを呼んでいる人たちにとってはこの本は最適な本だと思う。なぜならそのような人は初心者だとは思えないからだ。それに私はこの本を読む前に数冊ディープラーニングの本を買っている。それらの本は買ったはいいがまだ読んでいない。本書は結構読めている。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
訳者の気合が伝わってくる。
ありがたい。
ちょっとの恩返しとして記載。
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形式: Kindle版 Amazonで購入
文字が大きいのは読みやすいが、前のページに戻ったときに表示が変わるので
前後のページを行き来するとどこまで読んだのかがわかりにくい。

コードの部分も途中で改行されたりして読みにくいし、日本語の文章でも変なところで
改行されている部分がある。

安かったからキンドル版を買ってしまったが、本で買うことをお勧めする。
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形式: 単行本(ソフトカバー) Amazonで購入
私はITの専門ではないですが、Pythonでプログラムを書くことが多く、機械学習を研究したいので購入しました。

情報が専門の方なら、すらすら読めると思います。
そうでなくても、ページごとに専門用語の注釈が詳しく書いてあるので、私でも理解できます。

本の序盤に、機械学習の基本的な理論について説明していますが、初心者には物足りないと思います。
ちなみに、私はあらかじめ人工知能に関する文献を少し読みました。
あくまでも、機械学習をプログラミングして、実装することが目的なので、
人工知能に関する知識(教師あり学習、強化学習、教師なし学習)が全くない状態で、読むとよくわからないと思います。

その他に、必要な知識として、当然ですが、確率統計、行列、微分。

プログラミングを実装すると言っても、
あくまでも機械学習に重点を置いていて、、多くはライブラリに依存しています。

この本の位置づけとしては、以下3つの流れの②でないでしょうか。
① 人工知能の概念を理解
② Pythonで、機械学習を用いて基本的なプログラムを実装しながら、人工知能について更に深く理解。
③ ①、②をもって、さらに深く研究する。
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