機械学習・AI

古典的な機械学習からディープラーニングまで。PyTorch・TensorFlow・scikit-learnなどのフレームワーク解説、理論と実装の両面をカバーする書籍。

ランキング

1. 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
2. ゼロから作るDeep Learning 2 — 斎藤 康毅
3. Kaggleで勝つデータ分析の技術 — 門脇 大輔, 阪田 隆司, 保坂 桂佑
4. パターン認識と機械学習 : ベイズ理論による統計的予測 上 — Bishop ChristopherM., 元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, ほか
5. 統計学入門 — 東京大学教養学部統計学教室／編
6. 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 — Müller AndreasC, Guido Sarah, 中田 秀基
7. The Kaggle Book : データ分析競技実践ガイド&精鋭31人インタビュー — Banachewicz Konrad, Massaron Luca, クイープ
8. つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング — 小川 雄太郎
9. 最短突破データサイエンティスト検定〈リテラシーレベル〉公式リファレンスブック —