ニューラルネットワーク・ディープラーニングのツールとしてTensorFlowとかNeural Network Consoleとかあるのですが、それらは既に機械学習に使うための関数が実装されています。
関数を使えば動くという意味では便利なのですが、特にNeural Network Consoleを触っていた時に気づいたのですが、「その関数なんなのさ」というのがありました。
ということで次の本を手に取りました。
Pythonで実装、はじめての機械学習: 単純パーセプトロン、ニューラルネットワーク、ディープラーニング
- 作者: 機械文書
- 発売日: 2017/09/04
- メディア: Kindle版
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この本もいつも通り Kindle Unlimitedで月額定額で読めるので、気軽に手に取れるのがいいですね。
たまには普通に本を買うこともあるんですけどね・・・まぁそれはいいか
以下が読んだ感想になります。
感想
良かった点
Python入門書としていいんじゃないかな
いきなりニューラルネットワークには関係ない内容で申し訳ありません。
ただ、一番の感想が、「Pythonを学んだけど、何を作ったらいいのかわからない人」にちょうどいい題材じゃないかなと思いました！
サンプルコードも読みやすいし、ライブラリも使わないので、Python環境構築も簡単。
もしPythonを勉強したい人がいたら、入門書としてお勧めしたいです。
ほんの一部ですが、Neural Network Consoleで用意されている関数が理解できる
もちろん解析書ではないのですべてのブラックボックスを説明しているわけじゃないですが、ちょこちょこ気になった単語(シグモイド関数とか)とかの話もされています。
数学はできるだけ避けていますので読みやすいですし、どうしても必要なところは詳しく説明されているのでちょうどよいと思います。
重い専門書を読む前にどうぞ
まず機械学習の中身の話を知りたい人の、最初の一歩としてちょうどよかったと思います。
気になった点
特にないです。読み放題・安価な書籍でここまで面白く読ませていただけるのであれば満足です。
