Pythonで機械学習入門 深層学習から敵対的生成ネットワークまで

著者名：大関真之【著】

オーム社（2019/06発売）

• ISBN：9784274222863

内容説明

ストーリーでPythonと機械学習がわかる!!
『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』、『ベイズ推定入門　モデル選択からベイズ最適化まで』につづく、お妃さまシリーズの第3弾を刊行するものです。Pythonの学習を主軸としたものであり、機械学習を実践したくなった人、およびカジュアルでわかりやすいPython入門本を探している人をターゲットとします。Pythonのコードとコードの説明をイラストでわかりやすく解説します。現在注目されているGAN（敵対的生成ネットワーク）についても解説。

目次

第1章 魔法の鏡との出会い
　1－1 不思議な言葉Python語？
　1－2 古代文明と魔法の鏡
　1－3 深い森の中で
　1－4 魔法の儀式
　1－5 乱数を発生させる
　1－6 結果の図示
　1－7 ２種類の異なるデータ
　お妃様の勉強ノート１「２つの種類のデータを用意する」

第2章 機械学習の発見
　2－1 ニューラルネットワークの構築
　2－2 ニューラルネットワークの学習
　2－3 修行の成果を見てみよう
　2－4 ニューラルネットワークの限界？
　お妃様の勉強ノート２「ニューラルネットワークを作る」

第3章 思い出のアヤメ
　3－1 アヤメのデータを読み込む
　3－2 アヤメのデータを識別しよう
　3－3 ニューラルネットワークが目覚めるとき
　3－4 非線形変換のせいで硬い？
　3－5 学習の停滞期
　お妃様の勉強ノート３「アヤメの識別」

第4章 画像データを学んでみよう
　4－1 手書き文字認識
　4－2 現代の小人たち
　4－3 自作魔法をまとめよう
　4－4 ファッション識別に挑戦
　お妃様の勉強ノート４「自作関数にまとめたニューラルネットワーク」

第5章 未来を予測する
　5－1 識別から回帰へ
　5－2 どんな非線形変換が良いのか？
　5－3 深いニューラルネットワーク
　5－4 時系列解析に挑戦
　5－5 取引データの予測
　お妃様の勉強ノート5「株価予測をするニューラルネットワーク」

第6章 深層学習の秘密
　6－1 一般物体認識への挑戦
　6－2 畳み込みニューラルネットワーク
　6－3 確率勾配法の出番
　6－4 さらに深いネットワークを作るために
　6－5 汎化性能を引き上げるための工夫
　6－6 便利なニューラルネットワークを構築する
　6－7 畳み込みニューラルネットワークの逆？
　お妃様の勉強ノート6「畳み込みニューラルネットワーク」

第7章 敵対的生成ネットワーク
　7－1 自分のデータセットを用意する
　7－2 偽物を作る生成ネットワーク
　7－3 白雪姫との別れ
　7－4 お妃様との出会い
　王宮の図書館の推薦図書（参考文献）
　白雪姫が最後にかけた魔法の言葉

あとがき
索引

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[affistar]

ストーリー性が上手だなと思いました。機械学習や深層学習という言葉もさりげなく、ストーリーに違和感なく取り込めているし。確かにライブラリとかは神の助けを借りる感じだなあ。扱っている内容は機械学習から敵対的生成ネットワーク（GAN）まであって結構本格的。すべて動かしたわけではないけどコードも豊富にのってあるので楽しそう。数学よりも実用性を重視していて、手を動かしながらやってみるところができるのは良さそう。

2023/05/03

[ちぃ]

良書。

2021/06/24

[TakeMottoDrum]

すばらしいサンプルコードの数々で、試しがいがあります。 高度な内容とは裏腹に、読者に優しく一歩一歩説明してくれるサービス精神にあふれる一冊。 途中、GPGPUを導入せい、という流れとなり、 私はWindows環境のため、手探りでライブラリ導入にチャレンジしたところどはまり、それだけで２週間程度の夜が犠牲になった。まーいい思い出です。 おすすめですが、このシリーズ特有らしい「お妃さま」とか「姫」とか「小人」が不思議世界を作っていて、そのコーナーを読まされるのはつらかった。。。普通ではだめでしょうかー。

2020/01/05

[Megumi221]

△

2022/03/30