【勉強記録】ゼロから作るDeep Learning ――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
機械学習やディープラーニングを学びたいと思い、
Pythonの基礎を学習後、まず取り組み始めたのがこちらの書籍になります。
ゼロから作るDeep Learning
――Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
斎藤 康毅 （著）
機械学習などの知識はほぼゼロの状態でしたが、
コードを写経し、適宜ググりながら進めることで、
なんとかディープラーニングの概要について、
理論から理解することが出来ました。
ただし、きちんと理解できたように感じたのは
5章の誤差逆伝播法までで、
6章以降は、正直読んだだけにとどまり、
なんとなく理解しているだけの状態です。
私個人の学習スタイルとして、
応用から入って、ある程度実践できる状態になったら、
基礎に戻る、というスタイルを好むため、
ここでいったん機械学習の実践的な書籍に移行し、
なんとなく実装できるようになったら、再度こちらに戻って来ようと今のところ考えております。
なお、次は以下の書籍を進める予定です。
Pythonではじめる機械学習
――scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
Andreas C. Muller、Sarah Guido 著、中田 秀基 訳
www.oreilly.co.jp
numpyやmatplotlibの取り扱いについても、
いずれきちんと勉強しないといけないだろうと感じているため、
以下の書籍もそのうち取り組みたいところです。
Pythonデータサイエンスハンドブック
――Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習
Jake VanderPlas 著、菊池 彰 訳
www.oreilly.co.jp
ブログの書き方についても、1回きちんと勉強しなきゃだなぁ…。
