機械学習が詳しく学べる学習教材一覧
本記事では「機械学習エンジニア」に興味がある方向けに、おすすめの学習教材を紹介します。
| 商品名 | 商品リンク | 価格[円] |
|---|---|---|
| 図解即戦力 機械学習ディープラーニングのしくみと技術がこれ１冊でしっかりわかる教科書 |
| ￥2,069 |
| 機械学習エンジニアになりたい人のための本 ＡＩを天職にする |
| ￥1,960 |
| Ｐｙｔｈｏｎ実践機械学習システム１００本ノック |
| ￥2,138 |
| Ｐｙｔｈｏｎではじめる機械学習 ―ｓｃｉｋｉｔ-ｌｅａｒｎで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 |
| ￥3,740 |
| 見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み |
| ￥2,653 |
| Ｐｙｔｈｏｎ機械学習プログラミング［ＰｙＴｏｒｃｈ＆ｓｃｉｋｉｔ-ｌｅａｒｎ編］ |
| ￥4,620 |
図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ１冊でしっかりわかる教科書
「図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書」は、機械学習とディープラーニングのしくみと技術を学ぶのに最適な教科書です。本書では、ディープラーニングの基礎知識から具体的な実装方法までを詳しく解説しています。また、機械学習の基本的な概念やアルゴリズム、実装方法なども説明しています。さらに、ディープラーニングを使った計算機科学の応用例や、ディープラーニングを使ったデータ分析手法なども紹介されています。本書は、機械学習とディープラーニングのしくみと技術を学ぶのに最適な教科書です。
機械学習エンジニアになりたい人のための本 ＡＩを天職にする
「AIを天職にする」は、機械学習エンジニアになるための本です。この本では、機械学習に関する基礎知識や実践的なスキルを学ぶことができます。まず、本書では、AIの基礎的な概念とテクノロジーを解説します。その後、深層学習とその応用について詳しく解説します。さらに、PythonとTensorFlowを使ったコーディングの方法を学べます。最後に、様々なAIプロジェクトを実際に行うためのノウハウを学ぶことができます。この本を読むことで、機械学習エンジニアのキャリアを成功させるための基本的なスキルを身に付けることができます。
Ｐｙｔｈｏｎ実践機械学習システム１００本ノック
「Python実践機械学習システム100本ノック」では、Pythonを使った機械学習システムの構築に必要な基礎的なスキルを習得することができます。テキストデータから特徴量を抽出し、決定木やSVM、ニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを活用したモデル構築を行う方法を学ぶことができます。さらに、機械学習モデルを構築する前に必要な前処理や評価指標の活用なども学べます。また、scikit・learnを使った機械学習実装の仕方も学べます。この本を通して、Pythonを使った機械学習システムの構築を行うための必要な知識を習得することができます。
Ｐｙｔｈｏｎではじめる機械学習 ―ｓｃｉｋｉｔ-ｌｅａｒｎで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
「Pythonではじめる機械学習 ―scikit・learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎」は、Pythonを使った機械学習の入門書です。本書では、Pythonを使った特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎を学ぶことができます。特徴量エンジニアリングでは、データを効率的に処理して、機械学習のモデルに適した形にする方法を学びます。また、機械学習の基礎として、教師あり学習と教師なし学習の2つのアルゴリズムを学ぶことができます。scikit・learnを使って、データを分析したり、モデルを構築したりする方法も学べます。本書を読むことで、Pythonを使った機械学習を学ぶことができます。
見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み
「見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑」は、機械学習アルゴリズムを学ぶための本です。本書では、機械学習の基礎から応用までを解説しています。本書では、決定木、K近傍法、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどの様々なアルゴリズムを学ぶことができます。各アルゴリズムの特徴や仕組み、実際のデータを使った実装方法などを詳しく解説しています。また、実際のデータを使った実装例も紹介しているので、自分で実際にアルゴリズムを試してみることができます。本書を読むことで、機械学習アルゴリズムの基礎知識を身につけることができます。
Ｐｙｔｈｏｎ機械学習プログラミング［ＰｙＴｏｒｃｈ＆ｓｃｉｋｉｔ-ｌｅａｒｎ編］
「Python機械学習プログラミング［PyTorch＆scikit・learn編］ (impress top gear)」は、Pythonを用いた機械学習プログラミングを学べる書籍です。PyTorchとscikit・learnを使って、決定木、ロジスティック回帰、ニューラルネットワークなどの機械学習モデルを構築する方法を学べます。また、Pythonを使ってデータを探索し、可視化する方法を学べます。さらに、実際のデータを使って機械学習モデルを構築し、評価する方法も学べます。この書籍を使えば、Pythonを使った機械学習プログラミングを習得できます。
