機械学習の本/学習コンテンツのメモ
勉強した(勉強中の)本をまとめてみる
coursera Ng先生のコース
www.coursera.org
おすすめ度:★★★★★
感想:やらねばならないことがかなり多いけど、その分の見返りあり。一番分かりやすかった。日本語字幕もあるので安心(ただし、一部結構重要な訳が違ったりしていたので注意)。それでも日本語訳があることは大変ありがたいと思いました。数式理解もしっかりと解説してくれて、迂回せずに正攻法で分かりやすく教えてくれるかつ、謙虚な姿勢のNg先生は最高でした。
訳の違いで大きいのがregularizationという単語が頻発するが、訳は正則化が正しいが、日本語字幕は正規化になっている部分が多い。(自分の受講が2017年6月時点なので改善したかもしれない)
やはりcourseraの訳の一部間違いだったか。とはいえng先生講義の日本語訳の業績は凡ミスをはるかに勝るほど大きい/機械学習の regularization の訳は正則化 (正規化ではない) by @7y2n on @Qiita https://t.co/OolfwKUm3N
— k-mawa (@k_mawa82) 2017年6月14日
あとは、PythonではなくOctaveというMatlabクローンという珍しい言語で習うので最初らへんの第2講くらいまでにはそれに慣れる必要あり(プログラミング言語をまったくいじったことない人は、慣れるのに1週間〜1ヶ月多めに時間をかける前提で取り組むのが良いと思われます。慣れれば大丈夫! プログラミング言語ひとつでもやったことがあれば比較的適応は早いと思われます。デバッガーが指摘がピンポイントで結構いい感じだった印象です。)。
あと課題は普通に本格的なので解けたときの達成感が凄いけど、毎回「こんな課題自分にできるんやろうか・・・」という不安は常にあった。なので、講義は真剣に聞くことが鍵となり、斜め読みのようにすっとばせないので大学で1年間真面目にやらないと単位を落としかねないゼミをしっかり受講する程度の勉強量は要求される
修了できたときは感動します
coursera machine learnig コンプリート!ありがとうng先生m(_ _)m pic.twitter.com/d77BDOhCy2
— k-mawa (@k_mawa82) 2017年6月23日
続編があるみたいですね!
ゼロからつくるDeepLearning
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
- 作者: 斎藤康毅
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2016/09/24
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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感想:今年流行った技術書のひとつではないでしょうか。『ゼロからdeep』は、CourseraのNg先生のコースのあとに取り組むとより良さそうな感じがします。僕は、最初にこれやってみて、CNN組むところで一旦挫折して、CourseraのNg先生にコスト関数再入門して、ようやく正則化のあたりが分かった→そのままハイパーパラメーターの概念理解さえあればとりあえずチューニングして動かせるKerasで組むという流れに行ったので、雰囲気をつかむきっかけになった本でした。
詳解 ディープラーニング
詳解 ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~
- 作者: 巣籠悠輔
- 出版社/メーカー: マイナビ出版
- 発売日: 2017/05/30
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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感想:KerasとTensorFlowの実装例が豊富で、めっちゃありがたいです。ReLU関数とその仲間の関数の解説のあたりも充実していて、最適化の理解が深まります。あと特筆すべきはRNNの解説の章があることです。自然言語処理だとRNN関連の記事も多いのでファーストステップとして大変有り難い解説でした。
Python機械学習プログラミング
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 (impress top gear)
- 作者: Sebastian Raschka,株式会社クイープ,福島真太朗
- 出版社/メーカー: インプレス
- 発売日: 2016/06/30
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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感想:(今度チェックして追記します)Courseraで習ったことの一部が書籍でまとめられているような・・・Webアプリに組み込むまで記載があったような・・・
Pythonによる機械学習入門
- 作者: 株式会社システム計画研究所
- 出版社/メーカー: オーム社
- 発売日: 2016/12/01
- メディア: 単行本(ソフトカバー)
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感想:(今度チェックして追記します)Scikit-LearnでSVMなどの実装例が出ていたような・・・記憶が曖昧です・・・
はじめての深層学習
- 作者: 清水亮
- 出版社/メーカー: 技術評論社
- 発売日: 2016/12/07
- メディア: 大型本
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感想:CUDA・GPUまわりのセッティングのエンジニア目線からのわずらわしさなどのぶっちゃけトークが参考になります。chainer推しだったかな。
PRML
名高いプレモルはまだ手を出してません^^;またガッツリやる余裕がでたらチャレンジしようかな・・・