「日本ディープラーニング協会が発足」記事へのコメント

リンク先の参考図書

[Technobose (6861)]

　Sonyが『Neural Network Console』> [sony.com]を公開してくれたので、初心者（私のことね）もツールは使えるようになったと思うんだけど、そもそもの機械学習の基礎知識が無いとだめだよね。
　で、リンク先で参考図書としてあげられている講談社刊行『機械学習』って、そういうニューラルネットワーク初心者のテキストとしておすすめでしょうか？

Re:リンク先の参考図書

[Anonymous Coward]

パターン認識と機械学習 / C.M. ビショップ
深層学習 / 岡谷 貴之
ぐらい読んどけばOKっすよ

あとは雰囲気で理解できる

Re:リンク先の参考図書

[Technobose (6861)]

　情報ありがとう。
　ビショップの著作は高価ですね。とりあえず図書館にリクエストしてみるか。

Re:

[Anonymous Coward]

prmlとプロフェッショナルシリーズ読める人が
ここで質問しないだろ。

Re:

[Anonymous Coward]

"パターン認識と機械学習" は，
パターン認識と機械学習の学習 普及版 [github.io]（数式などの解説），
PRML 合宿まとめサイト [u-tokyo.ac.jp]（スライド集），
PRMLのアルゴリズムをPython(ほぼNumpyだけ)で実装 [qiita.com]
などの関連情報がネット上にあるというメリットがありますね．

Re:リンク先の参考図書

[Anonymous Coward]

テキストの縛りがなければ，coursera のオンライン講座 machine learning [coursera.org] がおすすめです．英語動画ですが，日本語字幕も用意されています．

Re:リンク先の参考図書

[Technobose (6861)]

　アドバイスありがとう。

Re:

[Anonymous Coward]

個人的には「ゼロから作るDeep Learning」が，プログラムを作成するにあたってわかりやすいと感じました．
# ステマみたいだな

Re:

[Anonymous Coward]

Amazonをちょくちょく除いているのですが、ちょっと前までは斎藤康毅著の「ゼロから作るDeep Learning」がベストセラー1位で、現時点では巣籠悠輔著の「詳解 ディープラーニング -TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理-」がベストセラー1位になっていますね。

勝手な推測ですが、「ゼロから作る～」でほぼ素のPythonを使い実装しながら学んだ人が、次のステップとして本格的にTensorFlow・Kerasライブラリを使って実装を始めたのかな、と思いました。
自分も画像認識AIで基礎を学び、時系列データの分析に展開しているので、まんまとこの書籍の流れに乗っちゃってます。