初めてディープラーニングを学ぶお勧めの入門書を教えてください。
高校数学からやり直して数学を極める
高校数学は ε-δ さえ出て来ないから時間の無駄だよ
「統計のための統計のための行列代数」
「パターン認識と機械学習 上」
このあたりを良く理解してから次に進め。
ちょろそうだぞ
Tエンジニアのための機械学習理論入門
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>>15
それは立ち読みで流し読みするレベルの本やぞ
>>16
そうなんかｗ
初めてなんだしそのくらいから入っても良いのでは？
求めるレベルと用途と能力がわかってないからなんとも言えないけど
Pythonで人工知能学習が楽しすぎる
PythonはNumPyが凄いんだわ
あと機械学習のライブラリも充実
今日は誤差逆伝播法の計算グラフで学習した。
順伝播法は分かったが、
逆伝播法では数式の読み方が分からなかった。
だが、文章読んで理屈はなんとなく分かったと思う。
今日は初めて囲碁のルールを覚え始めたので、
疲れた。
囲碁は人工知能を使ってやろうと思ってる。
今日はここまで。
明日は逆誤差伝播法の続きをやる。
逆伝播法の数式で詰んでたらこの先ヤバイ
cnnとかrecurrentとかまず無理ｗ
>>42
ほんとこれ
外出前に玄関で靴ひも結ぶの大変とか言ってるようなもの
レイリーリッツ法、主成分分析、相関関数、IIRフィルター、カノニカルアンサンブルのあたりが理解できてると、多少読み難い本でもすらすら読める。
正直難しい
概念がぜんぜんわからん
>>68
慣れろ
線形代数を理解出来てれば普通に読める。
>>69
読めるだけじゃ駄目だね
分かった気になれるだけでたちが悪い
コードを真似て書くだけが目的ならいいけど‥‥
『ゼロから作るDeepLearning』という本は
初心者でもゼロから作れるのですか？
ちょっと気になっています。
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>>231
なんだこれ amazon で20件くらいのレビューが全て★５つて
こんなことありうるのか
タイトルも初心者釣り臭いのに
すまん、おれも5つけたわw
内容はいたってまとも。
CNNまで自作可能。
これで内容をある程度理解してライブラリ使えばいいと思う。
python分かってれば作れるよ。
アホでもOK
ゼロから作るのだからパソコンを組み立てるところから始まるのかしらん
なかなか大変そう
さすがに numpy は使わないと実用性がないだろ
>>235
さすがにNumPyとMatplotLibだけは使うよ
でもTensorFlowとかCaffeeとかは使わない
これから機械学習というかPython本のラッシュくるな
全部ゴミだったら笑うｗ
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>>254
shi3zのも出るぞー
なお彼の本は内容が薄いことで有名なので、必ず本屋で中身を確認すべし！
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shi3zは『ゼロから作るDeepLearning』を名著だって褒めてる
自分の書籍より良いってw
Amazonで僕の本と一緒に購入されているという「ゼロから作るDeep Learning」という本が売っていたので買ってみた。ネットではすぐ在庫切れになったので買えなかったのだが、目の前にあるので買わない手はないのである。
で、読んでみたところ、これはプログラマーにとって素晴らしい教科書であることがわかった。もう今度から教科書でこの本使うわ。それくらいスンバラシイ。
ちょっと難しそうな数式が出てくるけど、そのすぐ隣にPythonでの記述が書いているので「ほほう、こう書けばいいのか」とわかりやすい。こういうことだよこういうこと。こういう本がもっとはやくあれば!これオライリーだけど日本だけの本なのね、スンバラシイ!日本人に生まれてよかったね、僕達。
http://d.hatena.ne.jp/shi3z/20161020/1476937709
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ディープラーニングすげー敷居が高いし、めんどくせー
もっと簡単に気軽に出来る方法ないの？
なんでフレームワークとかいう意味不明なプログラム打ち込まなあかんねん！
たとえば機械学習したい画像ファイルを入力して自動で学習とか出来んのか？
そんなのブラウザ上でもできるやろ！？
ファイル変換サイトみたいに気軽に学習させたいファイルを開いてＯＫみたいな。
>>259
機械学習はディープラーニングだけじゃないのだから、他のを勉強すればいいじゃん
馬鹿はやめとけ。
はじめての深層学習プログラミング
清水 亮
今年一番のオヌヌメです(´・ω・｀)
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PRMLの下巻がつらい
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PRML さえ読めないって池沼報告いらね
金谷健一の最適化の本はどうですか？
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金谷さんの最適化の本の存在意義が少しわかりません。
線形代数と多変数の微分積分を勉強すれば「厳密に」分かるようなことを
非厳密に書いているだけのように思います。
みなさんはどう思いますか？
この分野の本ってなんで説明が粗雑で完成度の低い本ばかりなのでしょうか？
数学の本の場合、そんなことはないですよね。
>>381
「数学」やってればｗ
>>381
この分野に限らず、応用方面の本の数学はいい加減なものが多い
日本語の本だと、どこからか書き写してきたようなものも多いし
この分野の著者は、なんというか説明が下手な人が多いですよね。
数学者は説明がうまい人ばかりですよね。
だから、数学者にちょっとこの分野を勉強してもらって分かりやすい
本を書いてもらいたいと思うんですよね。
>>384
数学科の院卒だけど、純粋数学の本はPRMLの１０倍くらい普通にムズイし
証明もあんな丁寧に載ってないよ
数学そんなに得意じゃないが
本はふつうに読めるぞ
未だにPython2.7で説明してる入門書があるよな
初心者はPython3系から始めるのに!
バカだろ
書き手が2派なんだろうから仕方ないよ
入れ替わり激しい業界なのに上は保守的
>>541
3系フォローできない著者はカスだろ
>>542
Python 3とPython 2にそんなに大きな違いはあるのでしょうか？
微妙に違うところがあるのが厄介。
さっさと3で覚えた方がいい。
9月に出版した 「TensorFlowで学ぶディープランニング入門」もPython2.7だったな
3系使ってる初心者だと
printのエラー、データダウンロードできない、画像表示できないで悩んでるだろうなw
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ド素人かよ…
python の 2 や 3 で右往左往する人に deep learning は無理だわ
>>549
最初はおまえもだろ？
プロだって最初は皆ド素人ね
>>550
コードを書き始めたのは小学生の時なんだがw 小学生相手にド素人呼ばわりするのかw
>>555
へーえ
小学生の時から機械学習やってたんだ
すごいね（棒)
>>559
今どきそんなの珍しくない
うちの消防には sklearn の使い方教えたぞ
もう2.7はな。
今じゃたいてい3で動くだろ。
人工知能の未来2017-2021
https://www.amazon.co.jp/dp/4822239128/
こんな高い本誰が買うんだ
文系のアホが買うｗ
そろそろバブルの末期だな
一冊のハウツーを標榜する本でプロダクト作れるようになるなら誰も苦労しない
というよりもしその程度だったらhatenaやqiitaあたりに代替の良い文書が転がってる
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元スレ: http://toro.2ch.sc/test/read.cgi/tech/1479498503/