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データサイエンティストへの道2

2017-03-29 01:18:18 | 日記
データサイエンティストへの道2

今日は火曜。

朝8:30にアジト着。もくもくと「フリーライブラリで学ぶ 機械学習入門」(堅田洋資、菊田遥平、谷田和章、森本哲也著)を読み読了(祝)。Pythonも機械学習もDeep Learningも大分こなれてきた。次は「はじめての深層学習プログラミング」(清水亮著)を読みます。

これで会社の優秀なDeep Learning部隊と言われている奴らがMeより技術力がなかったら笑えるな。

後記
「逃げるは恥だが役に立つ」のDVD BOX届きました!
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2 コメント

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Unknown (Unknown)
2017-04-02 12:15:38
フリーライブラリで学ぶ 機械学習入門
が気になっているのですが、
内容はいかがだったでしょうか?
Re:Unknown (nakanaka_pierrot)
2017-04-02 15:03:12
「フリーライブラリで学ぶ 機械学習入門」
分かりやすかったですよ。

そもそも私が半年前に機械学習やDeep Learning
を勉強していた頃には、ソフト基盤が未だ整備
されておらず、勉強するにも入門書に書かれている
理論は全て数式で解説されていて、その数式から
Pythonでアルゴリズムを組むって感じでしたから。。。

今はscikit-learnライブラリが充実していて、
サポートベクトルマシンや線形回帰などの分析手法
の概要さえ理解していれば、後はライブラリを使う
だけなんですから楽なもんです。

Deep LearningはTensorFlowベースで解説されて
いますが、さらにラッパーライブラリKerasが紹介されて
いるので、イメージしたモデルをそのままコード化
できるようになっています。(ChainerはDeelという
ラッパーライブラリがあります。)

私自身、機械学習やDeep Learningの市販本を乱読
していますが、本書は新刊本ということもあり購入
してみました。ただ他の本に比べて新しいトピックが
より多く記載されているかというとそうでもない気がします。

本書は、それなりに広範囲の技術についてカバー
しており、説明も多くてよいのですが、半面Pythonの
コードは断片的な説明になっており、Pythonで
即実装して動かしてみたいという人には不向きかも
しれません。

本書に限らず、最近は分かりやすい入門書があるので
色々見て、自分に合ったものを選ぶのが良いかと
思います。

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