Amazon のニューラル ネットワークに関する書籍トップ 10

近年、データサイエンスとデータマイニングの人気が高まっています。ニューラルネットワークとディープラーニングに非常に興味を持っている人は多く、このテーマに関する書籍の数も爆発的に増加しています。本が自分にとって役立つかどうかを判断する方法は、他の人がどんな本を読んでいるかを見ることです。

この記事では、2019 年 3 月 7 日現在、Amazon のニューラル ネットワーク カテゴリで上位 10 位にランクされている書籍を紹介します。これが選択の参考になれば幸いです。

1. 機械学習の実践: Scikit-Learn と TensorFlow に基づく

この本は主に2つの部分に分かれています。最初の部分は第 1 章から第 8 章で、線形回帰からランダム フォレストなど、機械学習の基本的な理論的知識と基本アルゴリズムをカバーし、読者が Scikit-Learn の一般的な方法を習得できるようにします。2 番目の部分は第 9 章から第 16 章で、ディープラーニングとよく使用されるフレームワーク TensorFlow について説明し、読者が TensorFlow を使用してディープ ニューラル ネットワークと畳み込みニューラル ネットワークを構築およびトレーニングする方法を段階的に説明します。

2. Pythonによるディープラーニング

Keras の生みの親であり、現在 Google の人工知能研究者である François Chollet によって書かれたこの本は、コンピューター ビジョン、自然言語処理、生成モデルなどのアプリケーションをカバーし、Python と Keras を使用したディープラーニングの探求と実践について詳細に紹介しています。 Doubanで10点満点を獲得した

3. なぜの本

これはチューリング賞受賞者のジュディア・パールが書いた、コンピューターサイエンスに関する非常に優れた人気書籍で、因果関係を理解することで科学に革命をもたらし、人工知能に革命をもたらすことができることを示しています。

4. Pythonによるニューラルネットワークプログラミング

この本では、ニューラル ネットワークの背後にある概念を説明し、Python を使用してニューラル ネットワークを実装する方法を示します。この本は 3 つの章と 2 つの付録に分かれています。第 1 章では、ニューラル ネットワークで使用される数学的な考え方を紹介します。第 2 章では、Python を使用してニューラル ネットワークを実装し、手書きの数字を認識し、ニューラル ネットワークのパフォーマンスをテストする方法について説明します。第 3 章では、読者を単純なニューラル ネットワークにさらに導き、トレーニング済みのニューラル ネットワークの内部を調べ、ニューラル ネットワークのパフォーマンスをさらに向上させ、関連する知識の理解を深めます。

5. 《*** アルゴリズム》

著者は機械学習の 5 つの主要な流派を指摘しており、それぞれの流派には特定の問題を解決するのに役立つ独自の主要なアルゴリズムがあります。これらすべてのアルゴリズムの利点を統合すれば、過去、現在、未来のすべての知識を獲得できる「スーパーアルゴリズム」を見つけることが可能になり、必然的に新しい人類文明が生まれるでしょう。

6. Pythonによる機械学習

この本は、機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを紹介し、本の例を実際の作業に適用する方法を示します。この本を通じて、データサイエンス、機械学習、ディープラーニングの主要なフレームワークを理解できるだけでなく、TensorFlow ライブラリを使用してディープニューラルネットワークの実装を習得することもできます。

7. データから学ぶ

この本は機械学習に関する短期コース向けに設計されています。この本はデータサイエンスの基礎を築くのに役立ち、理論と実践のバランスが取れています。

8. 拡張人間

人類の未来について深い洞察と感動を与え、厳密な視点で書かれたこの本は、新しい現実を想像し、創造するためのガイドです。これは、新しい方向性と将来の展望を理解したい人にとって必読の書です。

9. Pythonによる機械学習

この本では主に、Python と Scikit-learn ライブラリを使用して成功する機械学習アプリケーションを開発する方法を紹介しています。この本を通じて、機械学習に関連する重要な概念と実用的なアプリケーション、最も人気のある機械学習アルゴリズムの長所と短所などを学ぶことができます。

10. MATLAB ディープラーニング

この本では、機械学習の基礎から始めて、ニューラル ネットワーク、ディープラーニング、畳み込みニューラル ネットワークへと進みます。この本では、例とケーススタディの基礎となるプログラミング言語およびツールとして MATLAB を使用しています。