「機械学習をマスターするための5つの無料の本」

「機械学習の基礎を身につけるための5つの無料の書籍」

 

今日のハイテクな世界では、機械学習は非常に重要です。オンラインのコースを受けたことがあるかもしれませんが、詳細はあまり触れられません。本当に深く理解し、機械学習をマスターしたい場合は、書籍が最適です。たくさんの選択肢があって圧倒されるかもしれませんが、心配しないでください、私たちがサポートします。

私は自分の機械学習の道で大きな違いをもたらした5冊の本を厳選しました。これらの本は、2023年に機械学習をより良く理解するのに役立ちます。

それでは、もしこの魅力的な分野の奥深さを探求したいと思っているなら、読み続けてください。

• 「インタリーブされた視覚と言語の生成における新たな道を切り拓く：MiniGPT-5とジェネラティブVokenの力を解き放つ」
• 「言語モデルの微調整を革命化する：NEFTuneのノイズ付き埋め込みで達成する前例のない向上」
• 「Amazon Textract、Amazon Bedrock、およびLangChainによるインテリジェントドキュメント処理」

 

1. 絶対初心者のための機械学習

 

著者: オリバー・テオボールド

リンク:  絶対初心者のための機械学習

  

あなたは「機械学習」という言葉を聞いたことがあり、このエキサイティングな分野にどっぷりと浸りたいと思っていますが、どこから始めればよいかわかりません。それなら、この本がぴったりです！

この本は、この分野に新しく、プログラミングの経験がない人に最適です。平易な英語で書かれており、プログラミングの事前知識は必要ありません。本は機械学習の高レベルな導入、無料のダウンロード可能なコードの演習、ビデオデモンストレーションを提供します。他に何が必要でしょうか？

カバーされるトピック:

• 機械学習とは何か？
• MLのカテゴリ
• MLのツールボックス
• データのクリーニング
• データのセットアップ
• 回帰分析
• クラスタリング
• バイアスと分散
• 人工ニューラルネットワーク
• 決定木
• アンサンブルモデリング
• Pythonでのモデル構築
• モデルの最適化

 

2. 機械学習のための数学

 

著者: マーク・ピーター・ダイセンロート

リンク: 機械学習のための数学

  

基本的な概念を知った今、機械学習の複雑なトピックの基礎を築くための準備をする時が来ました。どうすればいいでしょうか？ 機械学習のための数学 が必要なすべてです！

これは自己完結型の教科書であり、機械学習の理解に必要な基本的な数学的ツールを紹介しています。本では、最小限の前提条件で数学的な概念を説明し、線形回帰、主成分分析、ガウス混合モデル、サポートベクターマシンの４つの中心的な機械学習手法を導出します。

本書の著者であるマーク・ピーター・ダイセンロート氏は、ロンドン大学カレッジ校のDeepMind AIチェアを務め、機械学習の研究でいくつかの賞を受賞しています。

カバーされるトピック:

• 線形代数
• 解析幾何学
• 行列分解
• ベクトル微積分
• 確率と分布
• 連続最適化
• モデルとデータの出会い
• 線形回帰
• 主成分分析による次元削減
• ガウス混合モデルによる密度推定
• サポートベクターマシンによる分類

 

3. ハッカーのための機械学習

 

著者: ドリュー・コンウェイとジョン・マイルズ・ホワイト

リンク: ハッカーのための機械学習

ここまで学習理論に取り組んできたが、本格的な機械学習のコーディングを始めたいと思っている。心配する必要はありません。プログラミングとコーディングの才能を持つ人であれば、この本はあなたにぴったりです。

この本では、実践的な事例を通じて機械学習アルゴリズムの現実世界での関連性を実証しています。Twitterのフォロワー推奨システムの構築に関するものを含むこれらの例は、抽象的な概念と具体的なアプリケーションを結びつける役割を果たします。この本は、実践的な事例研究が好きなプログラマに最適です。

取り上げられるトピック：

• データの探索
• 分類：スパムフィルタリング
• ランキング：優先メールボックス
• 回帰：ページビューの予測
• 正則化：テキスト回帰
• 最適化：コードの解読
• PCA：マーケット指数の構築
• MDS：米国上院議員の類似性の視覚的探索
• kNN：推薦システム
• ソーシャルグラフの解析
• モデル比較

4. Scikit-Learn、Keras、TensorFlowを使った実践的な機械学習

著者：Geron Aurelien

リンク：Scikit-Learn、Keras、TensorFlowを使った実践的な機械学習

この本は、エンドツーエンドのシステムを構築することに焦点を当てた実践的な機械学習のガイドです。線形回帰、決定木、アンサンブル法、ニューラルネットワーク、ディープラーニングなど、さまざまなトピックをカバーしています。

この本の最新版には、TensorFlowやScikit-Learnの最先端バージョンのコードが含まれています。

取り上げられるトピック：

• 性能評価の選択
• テストセットの作成
• 勾配降下法による線形回帰
• リッジ、ラッソ、およびエラスティックネット回帰
• 分類のためのSVM
• 決定木とジニ不純度
• アンサンブル学習手法
• 主成分分析（PCA）
• K-MeansとDBSCANを用いたクラスタリング
• Kerasを使った人工ニューラルネットワーク
• ディープニューラルネットワークのトレーニング
• TensorFlowを使ったカスタムモデル
• TensorFlowでのデータのロードと前処理
• ディープラーニングにおけるCNN、RNN、GAN

5. （ほぼ）すべての機械学習問題へのアプローチ

著者：Abhishek Thakur

リンク：（ほぼ）すべての機械学習問題へのアプローチ

機械学習のスキルをさらに向上させる準備はできていますか？この本は、機械学習とディープラーニングを使って現実世界の問題を解決する「方法」と「何をするか」について解説した実践的なガイドです。理論と実践のギャップを埋めるための手引きとなるはずです！

取り上げられるトピック：

• 教師あり vs. 教師なし学習
• 交差検証技術
• 評価指標
• 機械学習プロジェクトの構築
• カテゴリカル変数の取り扱い
• 特徴工学
• 特徴選択
• ハイパーパラメータの最適化
• 画像とテキストの分類、アンサンブル、再現可能なコード

結論

 

この記事では、2023年に機械学習を学ぶための5冊の最高の書籍を紹介しました。これらの本は、機械学習の基礎からディープラーニングのようなより高度なトピックまで幅広い内容をカバーしています。これらの本はすべて、初心者でも理解しやすく、追いやすく書かれています。

もし本格的に機械学習を学びたいのであれば、これらの5冊をすべて読むことをお勧めします。しかし、1冊か2冊しか読むことができない場合は、オリバー・ティーボルドによる「絶対初心者のための機械学習」と、オレリアン・ジェロンによる「Scikit-Learn、Keras、TensorFlowによるハンズオン機械学習」をおすすめします。

あなたの機械学習の道程で重要な役割を果たした本を知りたいと思っています。ぜひコメント欄であなたのおすすめを共有してください。

[カンワル・メフリーン](https://www.linkedin.com/in/kanwal-mehreen1/)は、データサイエンスと医療へのAIの応用に興味を持つ、将来有望なソフトウェア開発者です。カンワルは2022年にAPAC地域のGoogleジェネレーションスカラーに選ばれました。カンワルは最新のトピックに関する記事を書くことで技術知識を共有することが大好きで、テック業界における女性の表現力向上に情熱を持って取り組んでいます。

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