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長尾高弘

scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習第2版単行本（ソフトカバー） – 2020/11/4

Aurélien Géron (著), 下田倫大 (監修), 長尾高弘 (翻訳)

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本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。
深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。深層学習にはTensorFlowとKerasを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説します。
第2版では教師なし学習と深層ネットワーク訓練手法、コンピュータビジョンテクニック、自然言語処理、Tensor Flowの大規模な訓練や効率的なデータの取り扱いについての解説を拡充し、新たに畳み込みニューラルネットワークを使ったシーケンス処理とGANによる画像生成の説明を追加しました。サンプルコードはすべてTensorFlow2に準拠しています。
すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。

本の長さ

832ページ
言語

日本語
出版社

オライリージャパン
発売日

2020/11/4
寸法

24 x 19 x 4.5 cm
ISBN-10

4873119286
ISBN-13

978-4873119281
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商品の説明

内容（「BOOK」データベースより）

機械学習で問題を解決するまでの一連の手法を体系立てて解説!すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyterノートブックを使って動かしながら学べる。サンプルコードがTensorFlow2に準拠。

著者について

Aurélien Géron(オーレリアン・ジュロン):機械学習のコンサルタント。もとGooglerで、2013年から2016年にかけてYouTubeビデオ分類チームのリーダーだった。フランスの主要な無線ISPのひとつであるWifirst、通信、メディア、戦略に特化したコンサルティング企業Polyconseil、機械学習とデータプライバシーのコンサルティング企業Kiwisoftの創業者でもあり、CTOを務めた。それ以前は、金融(JP MorganとSociété Générale)、防衛(カナダDOD)、医療(輸血)などのさまざまな分野でエンジニアを経験している。技術書を数冊出版し(C++、WiFi、インターネットアーキテクチャ)、フランスの技術学校でコンピュータ科学を教えていた。3人の子どもたちには、指を使った2進法の数え方(1023まで)を教えている。ソフトウェア工学の世界に入る前は、微生物学と進化遺伝学を研究していた。2度目のジャンプではパラシュートが開かなかった。

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登録情報

出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン; 第2版 (2020/11/4)
発売日 ‏ : ‎ 2020/11/4
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 832ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4873119286
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873119281
寸法 ‏ : ‎ 24 x 19 x 4.5 cm

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長尾高弘

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1960年生まれ。東京大学教育学部卒。英語ともコンピュータとも縁はなかったが、大学を出て就職した会社で当時のPCやらメインフレームやらと出会い、当時始まったばかりのパソコン通信で多くの人と出会う。それらの出会いを通じて、1987年頃からアルバイトで技術翻訳を始め、その年の暮れには会社を辞めてしまう。1988年に(株)エーピーラボに入社し、取締役として97年まで在籍する。1997年に(株)ロングテールを設立して現在に至る。訳書は、上下巻に分かれたものも2冊に数えて百数十冊になった。一方で、95年『長い夢』、96年『イギリス観光旅行』、97年『縁起でもない』、00年『頭の名前』、18年『抒情詩試論？』という著書もある。https://www.longtail.co.jp/

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escape_01

AIのバイブル的に良い本です

2021年8月30日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ニューラルネットワークだけでなく、scikit-learn、Keras、TensorFlowなど、AI　機械学習について、網羅的に記述されています。私自身すべてを理解するには、不十分なレベルなのですが、まずひと通り読み通して、次に自分に関係する章を詳細に読んで見るという感じで、バイブル的に使うことのできるお薦めの一冊です。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

オールトの雲

機械学習を勉強するための３冊目に最適

2021年1月27日に日本でレビュー済み

初心者が機械学習（深層学習を含めた）を勉強するためには、
１冊目は、ビジネス書に毛が生えた程度の書籍や、機械学習がビジネスにどんな好影響があるかが記している書籍。
２冊目は、ズバリ「[第3版]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」です。
その後にこの書籍を一通り勉強すれば、機械学習の基本的な内容が分かると思います。
内容は、基本的な（深層学習以外の）機械学習や、深層学習（画像認識、自然言語処理、時系列データ）などが網羅的に記載されており、GitHubにコードがあるため、すぐにコードを実行しながら勉強できます（プログラミング関係の書籍は大体そうですが）。
ここまでの書籍の内容が理解できたら、あとは実際のデータで実行あるのみ。
コードエラーや壁にぶち当たるたびに、ネット検索すれば解決するでしょう。
GitHubやKaggle、Qiitaなどで調べれば、コードだけで理解できるでしょう。

22人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Sayama

翻訳が自然で心地よい

2021年1月1日に日本でレビュー済み

オライリー・ジャパンから電子本を買いました。全くの初めてなので、深層学習から始めたいと思ってましたが、
以下の注意を読んですごく納得出来ました。

「焦って深海に飛び込んではならない。深層学習が機械学習において特に面白い分野だというこ
とは間違いないが、先に基礎をマスターしなければならない。しかも、ほとんどの問題は、ラ
ンダムフォレストやアンサンブルメソッドなどの深層学習よりも単純なテクニック（第I 部で
取り上げるもの）で十分解決できる。深層学習がもっとも適しているのは、イメージ認識、音
声認識、自然言語処理などの複雑な問題であり、十分なデータ、計算資源、粘り強さを持って
いることが前提となる。」

原文：「Don’t jump into deep waters too hastily: while Deep Learning is no
doubt one of the most exciting areas in Machine Learning, you
should master the fundamentals first. Moreover, most problems
can be solved quite well using simpler techniques such as Random
Forests and Ensemble methods (discussed in Part I). Deep Learning
is best suited for complex problems such as image recognition,
speech recognition, or natural language processing, provided you
have enough data, computing power, and patience.」

翻訳が自然なので、頭にすっと入ってきます。内容が高度なのに表現が自然なので、翻訳者、監訳者の方の
力が素晴らしいと思いました。

機械学習の学習書籍は何冊も買いましたが、内容が古かったり、初学者向けと書かれているのに、内容を端折ったり自分には不適切な物が多かったです。これはかなり期待が高いです。

まずは読み始めたばかりでまたこちらで評価の続きを書きます。

17人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

いろべゆきよ

内容がすごく充実しています。

2020年11月8日に日本でレビュー済み

機械学習の初心者にとってもわかりやすい内容になっています。
初版に比べてページ数が568ページから832ページと約260ページ増えており、より充実した内容になっています。

14人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

テンソルフロー2を呼び出したいので2ndEditionが必要です

2021年5月1日に日本でレビュー済み

テンソルフロー2を呼び出したいので2ndEditionが必要でしたので購入しました。満足しています。この書籍を買ったとき、2ndEditionの日本語版が無かったのでこちらの英語原書を購入したのですが、挿絵が全部カラー印刷で、とても良い印象でした。機械学習に必要なのはカラー印刷グラフだとよくわかりました。
反対に、オライリーの日本語版は、白黒印刷なので、なんか商売上、カラー印刷では儲からないので、コスト上、そうしているのかな？とは　感じてしまいました。
2ndEditionの日本語版を買ってみて、はたしてカラー印刷なのだろうかと調べてみたいです。

書籍の内容は、とても基礎的な内容から充実しているので、大学講座の授業用だと思います。とても分量が多いので、それこそ、英語教材の購入後の私の様に、途中で読まなくなり、挫折してしまうと思いました。なので、書籍はざっと読んでおいて、すぐ、Windowsコンピュータに、JupyterNoteBookインストールをして、GitHub経由でのサンプルプログラムを稼働させ、遊んでしまう　のが　一番良いです。
もっと遊びたいと来たならば、また書籍に戻って読めばＯＫだと思います。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

unex

量と質、共に良し

2020年12月2日に日本でレビュー済み

洋書のベストセラーというだけあって内容が非常に良い。全800ページと分厚いが無駄がなく、最先端の内容までしっかりと載っている。
前半1/3はscikit-learnで機械学習の基本について。残り2/3はkerasとtensorflow、主にtensorflowを取り扱っている。tensorflow2.0対応。

5人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

機械学習のトピックを幅広く扱っている

2020年12月15日に日本でレビュー済み

本来なら3冊程度になりそうな内容を含んでいて充実しています。
十分に値段相応のクオリティがあると思います。

スクリプトも原著で多くのレビューを受けていることもあり安心感があります。
本文にない個所もスクリプトに落としてあり、非常にクオリティが高いと思います。

700ページ以上に及ぶボリュームですが、1ページごとの内容はそれほど重くなく、スラスラ読み進めることができるようになっています。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

K

内容は最高！翻訳はイマイチ

2022年2月24日に日本でレビュー済み

タイトル通り実践的内容が詰まっており、これ一冊で実務レベルに達します。
ただし誤訳が頻出し、訳者が普段から物事に無頓着な人間であることがよくわかります。
例えば「独立同一分布」「受容野」といった基本用語を理解していないため、盛大な誤訳をしています。
それ以外にも何で？と思うような誤記・誤訳が山ほど出てきます。
広く読まれるバイブル的なテキストだけにこういう点は大変残念です。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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