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Pythonの機械学習における本を現役エンジニアが紹介【初心者向け】

初心者向けにPythonの機械学習における本について現役エンジニアが解説しています。機械学習とは、人工知能(AI)を実現するための手段の1つです。ディープラーニング、ニューラルネットワークなどがあります。機械学習の本としてオライリーのゼロから作るDeep learningについて解説します。

テックアカデミーマガジンは受講者数No.1のプログラミングスクール「テックアカデミー」が運営。初心者向けにプロが解説した記事を公開中。現役エンジニアの方はこちらをご覧ください。 ※ アンケートモニター提供元:GMOリサーチ株式会社 調査期間:2021年8月12日~8月16日  調査対象:2020年8月以降にプログラミングスクールを受講した18~80歳の男女1,000名  調査手法:インターネット調査

Pythonの機械学習における本について、TechAcademyのメンター(現役エンジニア)が実際のコードを使用して初心者向けに解説します。

そもそもPythonについてよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。

 

なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプPython講座の内容をもとに紹介しています。

 

田島悠介

今回は、Pythonに関する内容だね!

大石ゆかり

どういう内容でしょうか?

田島悠介

Pythonの機械学習における本について詳しく説明していくね!

大石ゆかり

お願いします!

Pythonの機械学習における本を現役エンジニアが紹介している記事です。

機械学習は人工知能(AI)関連の技術として近年とてもホットな技術ですがその敷居はまだまだ低くはなく、挫折してしまう人も多いのではないでしょうか。

プログラミングと一緒に学べるような、初心者向けの機械学習の参考書を紹介します。

目次

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機械学習とは

まず、機械学習について簡単に解説します。機械学習とは、人工知能(AI)を実現するための手段の1つです。ディープラーニング、ニューラルネットワークといった言葉を耳にしたことがある人もいるかもしれませんが、これも機械学習の一種といえます。

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機械学習の実例

機械学習の実例について解説します。

先ほど説明した、ディープラーニングを使った機械学習のアプリケーションとして、翻訳器があります。翻訳器は、Google翻訳など近年その性能が急速に向上していることをみなさんも実感されていることと思います。

これらの処理は、前後の文字の関係までを学習させる必要があるため、ディープラーニングのような複雑なアルゴリズムの発展によって性能が向上しています。

おすすめの機械学習本をご紹介

それでは、私がお勧めする、機械学習の学習本をご紹介します。ズバリ、「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-」です。

オライリーの書籍解説サイト

通称「ゼロつく」。ディープラーニングを学ぶ学習本としては有名な一冊です。この学習本のいいところは、そのタイトルの通り、ゼロから自分の手でAIを実現する技術であるディープラーニングを作成することができる点です。具体的なコンテンツの内容を解説します。

  • 1章:「Python入門」となっており、学習を進めていくためのPythonの最低限の情報が記載されています
  • 2章と3章:ディープラーニングの起源の技術といえるニューラルネットワークの解説が始まります
  • 4章以降:ディープラーニングを構成するための「学習」、「誤差逆伝播法」、「正則化」、「畳み込み演算」などの様々な技術を、順番に作成していきます

初めのうちは、簡単なプログラミングから入っていくので、初心者でもつまずかずに学習が進められるはずです。最終章である8章では、手書き文字認識の実装に挑戦しながら、ディープラーニングの基本を学ぶことができます。

コラム

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まとめ

いかがでしたでしょうか。Pythonの機械学習における本を現役エンジニアが紹介している記事でした。今回紹介した参考書は作業手順が分かりやすく、文字通り初心者でもゼロからAIを作成することができます。

是非、一度ご覧になってください。

監修してくれたメンター

メンター山崎

電機メーカー社員の組み込みハード、ソフトウェア系エンジニア。

新規製品のアプリケーション/アルゴリズムの提案や製品実装ソフトウェア実装、開発効率化スクリプトの作成などに従事する。PythonやRuby, VBA, C言語, C++, shellスクリプト, ハードウェア記述言語(Verilog HDL)など多数の言語と日々奮闘中。

趣味は野球、ギター、スノーボード、ウェイトトレーニング、食べログ巡りなどこちらも多数奮闘中。

 

大石ゆかり

内容分かりやすくて良かったです!

田島悠介

ゆかりちゃんも分からないことがあったら質問してね!

大石ゆかり

分かりました。ありがとうございます!

 

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