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本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13~16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。
・機械学習: パーセプトロン の Python コードを1行1行理解してデータ分類してみた[2022-12-29に投稿]
・機械学習: ADALINE の Python コードを1行1行理解してデータ分類してみた[2022-12-29に投稿]
・ニューラルネットワークを用いた手書き数字認識[2022-09-07に投稿]
・機械学習で創造的なことしよ ~Conditional-WGAN-gp × CIFER10編~[2022-09-04に投稿]
・正則化された線形回帰モデル[2022-02-24に投稿]
・データサイエンティストとしてスキルアップしていくためのロードマップ(未経験~プロ)[2022-02-06に投稿]
・櫻坂46メンバーの顔を分類するアプリケーションをStreamlitで作りました。[2021-08-25に投稿]
・GAN (概要)(part 1)[2021-07-27に投稿]
・機械学習における競馬予測 〜ニューラルネットワーク編〜[2021-01-21に投稿]
・1年半のソフトウェアエンジニア長期インターンで出会ったオススメ本をたくさん紹介します[2020-12-04に投稿]
・データサイエンス関連の本を紹介する。[2020-11-23に投稿]
・【データ分析の必読10冊+差をつける10冊+100冊超】データサイエンス、データ分析、機械学習関連の本[2016-08-23に投稿]