60分でわかる！機械学習&ディープラーニング超入門 の商品レビュー

機械学習研究会(著者),安達章浩,青木健児

2025/01/28

詳細は『あとりえ「パ･そ･ぼ」の本棚とノート』をどうぞ！
　→　https://pasobo2010.blog.fc2.com/blog-entry-1166.html

機械学習や　ディープラーニングのことは、知っておきたい。
情報はどんどん新しくなるので知ったつもりではだめだろう。
難しいことは抜きにして　基本と　現在どんなところで使われているのか、
自分にどんなふうに関わってくるのか　詰めにアンテナを張って　チェックしておきたい。
本書は、60分では読めなかったけれど、簡明で読みやすく　とてもいい本です。

2019/01/12

2018/12/25　詳細は、こちらをご覧ください。
『あとりえ「パ･そ･ぼ」の本棚とノート』 → http://pasobo2010.blog.fc2.com/blog-entry-1166.html

機械学習や　ディープラーニングのことは、知っておきたい。
情報はどんどん新しくなるので知ったつもりではだめだろう。
難しいことは抜きにして　基本と　現在どんなところで使われているのか、
自分にどんなふうに関わってくるのか　詰めにアンテナを張って　チェックしておきたい。
本書は、60分では読めなかったけれど、簡明で読みやすく　とてもいい本です。　

2018/01/23 　予約　6*19　借りる。7/4　読み始める。7/6　読み終わる。

2019/01/07

Wordsメモ
ディープラーニング、AI、ビッグデータ、強化学習、文字/画像/音声認識、AlphaGo、

Tipsメモ
・神経回路網的最初のモデルが形式ニューロン
　→2層にしたのがパーセプトロン
　　→ニューラルネットワークを多層化したのがディープラーニング
・機会学習のためにはとにかく多くのデータが必要
・強化学習⇒うまくいったという報酬を学習
・翻訳、渋滞緩和、防犯などで期待、遠い将来では教師・弁護士・秘書等に

2018/11/12

タイトル通り。気概学習やディープラーニングで何ができるのかを広く浅くしることができる。キーワードを拾うには良いほではないかと思う。

2021/08/08

　機械学習のお勉強。

　AIは、大きく分けると「汎用型人工知能」と「特化型人口知能」の２つに分類することができます。…特化型人工知能は、過去のデータの蓄積から学習し、特定の分野の問題解決や作業を独自に行うことができる人工知能です。…
　そして機械学習は、特定の事象のデータを解析して、その中から特徴やルールを学習し、判断や予測を行うテクノロジーであり、特化型人工知能の一つのカテゴリであるといえます。

　機械学習は、主に以下のような目的で利用されます。１つ目は、データを分類すること。…２つ目は、見つけ出したルールから未来を予測すること。…３つ目は、データの最適化。…４つ目は、対象を認識すること。

　「強化学習」は、教師あり学習とも教師なし学習とも異なるアプローチを取った、今もっとも注目すべき機械学習の手法です。強化学習は、どのような行動を取れば最大の「報酬」が得られるかを、コンピュータが試行錯誤しながら学んでいくことで最適な判断に到達します。

　「教師あり学習」では、正解ラベルの付いた大量のデータを用意してコンピュータに学習させますが、そのデータを意する作業は非常に大変です。そこで、機械学習の学習効率を高める手法として、「能動学習（アクティブラーニング）」という手法が注目されるようになりました。
　能動学習では、コンピュータが正解ラベルなしのデータの中から「どのデータに正解ラベルを付けたら認識率が上がるか」を判断し、人間がラベル付けを行います。

2018/08/26

入門としてはさらっと読めていいんじゃないか。
ただリリースから一年半たつともう古く感じてしまうかな。

2018/08/19

20180819 機械学習・ディープラーニングについて簡単な入門書を探していた。まさにその通りの本だった。が理解するにはその他の副読本も必要と思われる。自分の興味が何処にあるかをこの本で探し、さらに深掘りしていく使い方が良いのでは。

2017/12/27

日常生活を送っていれば普通に入ってくる知識くらいしか書いていないので個人的にはあまりためにならなかった。

2017/09/15

「機械学習」「ディープラーニング」「教師データ」などよく交わされ、知ってるつもりの単語も実は体系的に理解できていない・・・そんな人にお薦めの実用書です。
AI（Artificial Intelligence:人工知能）の学習手法の一つである機械学習を、その歴史や仕組み、機械学習の種類、活用例、データの重要性、過学習のワナ、次元の呪いなどが技術者でなくてもわかりやすくまとめられています。
見開きの左側に説明文、右側側に図が掲載されているため、図を見て効率的な復習も出来そうです。
巻末に注目企業リストが掲載されている点も興味深いです。
60分では読み終えるのは難しいですが、お薦めの一冊です。