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. Kaggleで勝つデータ分析の技術 — 門脇 大輔, 阪田 隆司, 保坂 桂佑
  2. Deep Learning —
  3. 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
  4. 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
  5. Pattern recognition and machine learning — Bishop ChristopherM.
  6. 統計学入門 — 東京大学教養学部統計学教室／編
  7. ゼロから作るDeep Learning 2 — 斎藤 康毅
  8. 最短コースでわかるPyTorch&深層学習(ディープラーニング)プログラミング : ひと目でわかる最短コースマップ付き — 赤石 雅典
  9. 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
  10. Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 — 小嵜 耕平, 秋葉 拓哉, 林 孝紀, 石原 祥太郎
  11. Vision Transformer入門 : 新しいコンピュータビジョンの世界 — 片岡 裕雄, 山本 晋太郎, 徳永 匡臣, 箕浦 大晃, 邱 玥, 品川 政太朗
  12. ディープラーニングを支える技術 : 「正解」を導くメカニズム〈技術基礎〉 — 岡野原 大輔
  13. ディジタル画像処理 = Digital image processing — 画像情報教育振興協会
  14. 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
  15. ソフトウェアテストの教科書 = A TEXTBOOK OF SOFTWARE TESTING TECHNIQUES. : この1冊でよくわかる : 品質を決定づけるテスト工程の基本と実践 — 布施 昌弘, 江添 智之, 永井 努 pub.2021, 三堀 雅也, 石原 一宏pub.2009, ほか
  16. 拡散モデル = Diffusion Models : データ生成技術の数理 — 岡野原 大輔
  17. 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 —