個人的な記録(Python本)

イラストで学ぶ ディープラーニング (KS情報科学専門書)

 ディープラーニング、NN、CNN,オートエンコーダーについて絵付きで一通りわかるようになっている。初心者向き。インストールコードは載っているが、pythonコードはない

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

Pythonの基礎,パーセプトロン、NN,誤差逆伝播法、SGD,CNN,事前学習、等「イラスト」よりも実践的な内容が書かれている。学習に関するテクニックの部分でお世話になった。

 いきなり読むと途中で挫折するかもしれない本書。ある程度内容が分ってからのほうが良いかもしれない。

ニューラルネットワーク自作入門

 初心者向けの本書。NNを中心に細密に書かれている。重みの章では誤差を計算しながらどのように逆伝播していくかを理解できる。

内容は読めばわかる範囲だが、直訳が少し気になる。

日経ソフトウエア 2017年 11 月号

 　初心者向き。内容はPython + Tensorflow + Kerasのインストールから画像収集と認識用のコードが載っている。機械学習とはどんなものかといった人に向いている。BeautifulSoupを用いたスクレイピングについても触れている。

Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう

 　中級レベル。クローリング、スクレイピング、深層学習やテキスト解析など幅広く扱っており、勉強になった。ただこの本を初めて手に取った場合、コードを走らせたり、

単語を調べながらやっていく形になりそう。最終章では、牛丼の識別をCNNを用いて行っている。

退屈なことはPythonにやらせよう ―ノンプログラマーにもできる自動化処理プログラミング

　 著者曰く、プロ向けではない。時間がかかる問題を自動化して、時間短縮を図ることが本書の意図。ところどころの説明は完全網羅しているわけではないが、手元に置いて調べつつコーディングすることになるだろう。テスト問題のランダム配置については面白いと思う。基本中の基本の内容は扱っていない。

みんなのPython 第3版

 オライリーのPython3も良いかもしれないが、個人的にはこちらの方が見やすかった。特に関数のメソッドまで丁寧に書かれているため、基礎から学べる。このシリーズから始めるのは良いと思う。