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伊藤真

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Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書第2版単行本（ソフトカバー） – 2019/7/18

伊藤真 (著)

4.2 76個の評価

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この商品には新版があります:

Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書第3版
￥2,970
(17)
在庫あり。

数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を学べる!

【本書の目的】
現在、人工知能関連のプロダクト・サービスが数多く見受けられるようになりました。
人工知能関連の開発に機械学習の基礎知識は必須です。
本書はそうした機械学習の基礎知識を学びたいエンジニアに向けた書籍です。

【本書の特徴】
本書は機械学習の基本について、数学の知識をもとに、
実際にPythonでプログラムしながら学ぶことができる書籍です。
・最新のPython 3.7に対応
・学習内容を「要点整理」で復習
・数式とコードをつなげたわかりやすい解説

【読者が得られること】
本書を読み終えた後には、機械学習のしくみとプログラミング手法を理解できます。

【対象読者】
機械学習の基礎を学びたい理工学生・エンジニア

【目次】
第1章機械学習の準備
第2章Pythonの基本
第3章グラフの描画
第4章機械学習に必要な数学の基本
第5章教師あり学習:回帰
第6章教師あり学習:分類
第7章ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第8章ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用(手書き数字の認識)
第9章教師なし学習
第10章要点のまとめ

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本の長さ

416ページ
言語

日本語
出版社

翔泳社
発売日

2019/7/18
寸法

15.1 x 2.6 x 21.1 cm
ISBN-10

4798159913
ISBN-13

978-4798159911
すべての詳細を表示

伊藤真
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25個の商品：￥3,630から

出版社より

本書の特徴


数式とコードをつなげたわかりやすい解説機械学習の基本について、数学の知識をもとに実際にPythonでプログラムしながら学べます。	学習内容を「要点のまとめ」で復習本書の内容を最短で確認するために、重要な概念と式を最終章にまとめています。学習後の早見表としても使えます。	Python3.7に対応 Pythonのサンプルは翔泳社のサイトでダウンロードできます。


	あたらしい人工知能の教科書プロダクト／サービス開発に必要な基礎知識	Pythonで動かして学ぶ！あたらしい数学の教科書機械学習・深層学習に必要な基礎知識	Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書第2版	現場で使える！Python機械学習入門機械学習アルゴリズムの理論と実践	現場で使える！Watson開発入門 Watson API、Watson StudioによるAI開発手法

カスタマーレビュー	53	41	76	6	17
価格	￥2,860	￥2,948	￥975	￥3,520	￥3,080
大分類	人工知能	人工知能	人工知能	人工知能	人工知能
分類	全般	数学	アルゴリズム	機械学習	機械学習
レベル	初心者向け	初心者向け	初心者向け	中・上級者向け	中・上級者向け


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カスタマーレビュー	25	42	7	39	17
価格	￥4,180	￥3,520	￥3,520	￥2,948	￥2,948
大分類	人工知能	人工知能	人工知能	人工知能	人工知能
分類	機械学習［ライブラリ特化］	深層学習	深層学習	深層学習［ライブラリ特化］	深層学習［ライブラリ特化］
レベル	中・上級者向け	初心者向け	中・上級者向け	中・上級者向け	中・上級者向け


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カスタマーレビュー	42	40	218	65	30
価格	￥2,948	￥3,740	￥229	￥1,178	￥2,948
大分類	人工知能	人工知能	データサイエンス	データサイエンス	ブロックチェーン
分類	深層強化学習	深層強化学習	データ分析	統計	ブロックチェーン
レベル	初心者向け	中・上級者向け	初心者向け	初心者向け	初心者向け

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 翔泳社; 第2版 (2019/7/18)
発売日 ‏ : ‎ 2019/7/18
言語 ‏ : ‎ 日本語
単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 416ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4798159913
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4798159911
寸法 ‏ : ‎ 15.1 x 2.6 x 21.1 cm

Amazon 売れ筋ランキング: - 397,787位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 312位情報学・情報科学全般関連書籍
- - 1,012位人工知能

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伊藤真

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伊藤真(いとう・まこと)

2000年、東北大学大学院にて動物のナビゲーション行動の数理モデルの研究で情報科学博士取得。2004~2016年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットで、脳活動のデータ収集と解析に従事。動物の行動と脳活動を強化学習モデルで説明する研究を行う。2017年より民間企業にて人工知能の産業利用に従事。

主な著書に、「Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書第2版」（翔泳社）、「ScratchでAIを学ぼう　ゲームプログラミングで強化学習を体験」（日経BP）、「『強化学習』を学びたい人が最初に読む本」（日経BP）がある。

カスタマーレビュー

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Vince

平易な文かつ丁寧な解説で非常にわかりやすい

2022年3月4日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

まだ、途中までしか読んでいませんが、
平易な文（口語的な）かつ丁寧な解説で非常にわかりやすいので、
機械学習の基礎部分に関してかなり勉強になりました。

一人の著者が全章を書いているので、
全体を通して統一感のある文章となっている気がします。

式も関連する箇所で再掲してくれているので、
迷子にならずに済みます。

機械学習の範囲としては、
9章で教師なし学習のクラスタリングを扱っている以外は、
教師あり学習を中心とした解説となっているので、
機械学習全体を網羅的に学習することはできないが、
機械学習の基礎的な力（読解力）が身に付けることができると思います。

是非、同じような感じで、
その他の機械学習のジャンルの本も書いて欲しいです。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Kindleユーザー

Jupiter notbookの使い方

2021年11月29日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

プログラムの練習を丁寧に説明しています。ただ、プログラムファイルをフォルダに保存する方法など、Jupiter notbookの使い方を細かく説明してほしい。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

とら

個人的には微妙です

2020年6月7日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

一回一通り読んだが解りにくい部分があった。結局YouTube等の動画を見たりした。初心者向けでは無いと思う。

2021年11月24日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

機械学習の基本的なことが書いてある本だけど　Python入門書としてもすぐれていると思う。
エンジニアですが、簡単に計算してグラフを書くことがメインの使い方をしています。
ダイジェストで簡単にコードと一緒に書いてあるので、即使えました。
Pythonで計算したりグラフを書いたりで仕事検証効率を上げる用途の人には良い本だと思います。
機械学習は基本的な考え方は書いてあるのでテーマさえ見つかれば応用は容易だと思います。

2021年10月12日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

低次元で学ぶことで、D次元でも理解がし易い。

2021年1月1日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

scikit-learn や keras は殆ど出て来ず、pythonのプログラミングで機械学習のアルゴリズムを説明することに特化したような本。全部理解できた訳ではなく、かなり歯ごたえがあるが、良い本だと思います。同等の類書は他にもあるので、それと比べてどうかまではわかりませんが。

1人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

サンマ

判りやすい

2021年3月11日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

G検定に合格した後、具体的に手を動かそうと数学や機械学習の本を40冊以上購入しました。説明が下手な本もあれば高度すぎる本もありましたが、この本は丁寧な説明で判りやすです。MLPからCNNの流れには感動しました。基本辛口の評価をするので、辛口コメントとして、ランダム生成した値を入力として使うのは仕方がないでしょうけど、もっと最適化して検証したいと思う気はしないですね。それでも良い本です。

10人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

水素水を飲むと内●真礼に成るらしい

コマンドが全部ファイルで見れるのはよいが、一部のPCでは本書通りではソフトが動作しない。

2019年8月29日に日本でレビュー済み

コマンドが全部ファイルで見れるので、いちいち手入力する必要がなく、類書で見られがちな「プログラミングの練習をしているつもりがタイピングによる筆写の練習にしかなっていない」ということは避けられる。インストールでトラブルがあったものの（以下参照）、正しく書かれたスクリプトがあったおかげで「インストールのエラーなのかうち間違えなのか」を切り分ける必要がなく、とても助かりました。

しかし、本書に書かれている仕様を満たすPCであってもインストールできないPCが多々あります。特に、テンソルフローはバージョン1.5以降のものになるとAVXをサポートしないCPUには正常にインストールできません。最近だと省電力、小排熱が売りのAVXをサポートしないCPUも増えてきていますが、そのような環境ではTensorflow が正常にインストールされません。

その場合、以下のようにして、パイソン3.5、テンソルフロー1.5の環境をインストールするひつようがあります。この環境にすると、試した限り本書の付録のスクリプトは全部実行できます（いくつかのフューチャーエラーがでますが、今の所実害はないです）

＜AVX未対応のCPUを持つPCへのインストール＞
(0)Anacondaをアンインストールする。
(1)以下のバージョンのAnacondaを以下のURLからダウンロードする。(この操作により、パイソンのバージョンは3.5になります。)
バージョン：Anaconda3-4.2.0-Windows-x86_64.exe
URL：https://repo.anaconda.com /archive/
(2)上記”(1)”のアナコンダのアイコンをダブルクリックし、GUIの指示に従ってアナコンダをインストールさせる。
(3)Anaconda Promptを起動する
(4)Anaconda Promptに”pip install tensorflow==1.5”と入力し、リターンキーを押す。インストールが終わるまで待つ。
(5)Anaconda Promptに"pip install keras==2.2.4"と入力し、リターンキーを押す。インストールが終わるまで待つ。

因みに、この本の中にある一番計算時間のかかるプログラムは「# リスト 8-2-(6) 」で、その実行時間は以下の通りでした。（但し、上記のパイソン3.5、テンソルフロー1.5の条件で実施）
・レッツノート　CF-SX2で　2679.809 sec（44.6分）
・サーフェースGO　で、4096.683 sec (68.2分)

因みに、本書の付録のデータから見るに、著者の方の環境？では1931.330 sec (32.1分)だったようです。サーフェースGOでも著者の環境に比べて極端に遅いとは思えません。（また、CPUの温度もせいぜい６５℃ぐらいでした）

注：レッツノート　CF-SX2は、本書の通りの方法でも環境をインストールできるようです。サーフェースGoではプロンプト上では見かけ上インストールできていたように見えましたが、インポートが正常にできませんでした。（本記事の方法ではうまくいきました。）

14人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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