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！
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！
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？
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。