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scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 単行本（ソフトカバー） – 2018/4/26

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本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。
深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。
深層学習にはTensorFlowを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説します。
すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。
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  1. 本の長さ
    568ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    オライリージャパン
  4. 発売日
    2018/4/26
  5. 寸法
    24 x 19 x 3 cm
  6. ISBN-10
    4873118344
  7. ISBN-13
    978-4873118345
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商品の説明

著者について

Aurélien Géron（オーレリアン・ジュロン）：機械学習のコンサルタント。もとGooglerで、2013年から2016年にかけてYouTubeビデオ分類チームのリーダーだった。フランスの主要な無線ISPのひとつであるWifirstの設立者でもあり、2002年から2012年までCTOを務めていた。また、電気自動車シェアサービスのAutolib'を運営するPolyconseilの設立者として、2001年にはCTOを務めた。それ以前は、金融（JP Morgan とSociété Générale）、防衛（カナダDOD）、医療（輸血）などのさまざまな分野でエンジニアを経験している。技術書を数冊出版し（C++、WiFi、インターネットアーキテクチャ）、フランスの技術学校でコンピュータ科学を教えていた。3人の子どもたちには、指を使った2進法の数え方（1023まで）を教えている。ソフトウェア工学の世界に入る前は、微生物学と進化遺伝学を研究していた。

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ オライリージャパン (2018/4/26)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2018/4/26
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 568ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4873118344
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4873118345
  • 寸法 ‏ : ‎ 24 x 19 x 3 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.0 5つ星のうち4.0 43個の評価

著者について

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長尾 高弘

長尾 高弘

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1960年生まれ。東京大学教育学部卒。英語ともコンピュータとも縁はなかったが、大学を出て就職した会社で当時のPCやらメインフレームやらと出会い、当時始まったばかりのパソコン通信で多くの人と出会う。それらの出会いを通じて、1987年頃からアルバイトで技術翻訳を始め、その年の暮れには会社を辞めてしまう。1988年に(株)エーピーラボに入社し、取締役として97年まで在籍する。1997年に(株)ロングテールを設立して現在に至る。訳書は、上下巻に分かれたものも2冊に数えて百数十冊になった。一方で、95年『長い夢』、96年『イギリス観光旅行』、97年『縁起でもない』、00年『頭の名前』、18年『抒情詩試論？』という著書もある。https://www.longtail.co.jp/

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oz
5つ星のうち5.0 実践的なスキル習得！
2021年1月27日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
ハンズオンでしかも丁寧に解説してくれている点が非常に魅力的です！ただ、僕は　kaggleで入賞したこともない駆け出しエンジニアの一人なので参考程度にして頂ければ幸いです。
他の書籍と比較したときに感じたのはほどほど深いところまで学べるという点と、あとはテクニカルで重要な点を抑えてくれてるところかなと・・・Tensorflowを例にあげると、変数スコープの使用方法とその特徴（ノードが複雑になったときにdryに記述するのに有利だよみたいな）など無料で学ぶのは難しいような点など丁寧に抑えてくれている印象です。コードを読める方であれば、下手な独自教材を高いお金を出して買うよりよっぽど有用だと思います。
あと、この書籍の売りの１つが著者が執筆にあたって実装したコードをgitからダウンロードできることです。僕の場合は、本を読んでからコードを写経して１つ１つ理解してjupyternotebookにまとめていってます。まだ、読破していないのですが、scikit-learnの部分に関してはかなり理解できたと思います。
ただ、データの前処理（特に特徴量の追加などはほぼ皆無）に関しては欠損値補完程度しか触れていないので、そこはkaggleで実践的を通して学んでいく形かなといった印象でした。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
LegereScis
5つ星のうち3.0 中級者の再入門用かな
2023年12月8日に日本でレビュー済み
これは "Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow" (第１版) の訳書である．
私としての印象は，大学などで入門的な授業は受けていて大雑把な考え方や専門用語をそこそこ耳にしている人がこの分野に再び入りなおすためのような本な気がする．一応，当方は情報系卒で，機械学習専門ではないものの，道具として sklearn, tf, pt 等などを使いこなしてきたので経験はかなり積んでいる中級者で，そういう立場の私としては，この本のスタンスはちょうど良いと感じた．しかし，この本を Python はそこそこ使いこなせるが機械学習には全く疎い初心者が読むとどうだろうか．ちょっと微妙な気がする．細かく砕いた説明もしないし，コードも本当に snippet レベルで取り出して説明しているに過ぎない．

それと，本論に入る前の，お膳立て部分の日本語訳はかなり微妙．技術記事のブログや各ライブラリのチュートリアルでなく，教本の形であるからこそ意義のある部分だと思うのに，そこら辺の翻訳に力を抜き過ぎというか，今一な気がする．例えば，10章．人工的ニューラルネットワーク　の部分がその典型的な例で
原文: ”Birds inspired us to fly, burdock plants inspired Velcro, and nature has inspired countless more inventions.”
訳文: 鳥が飛行機のヒントとなり、オナモミが面ファスナー（いわゆるマジックテープ）のヒントになったように、自然界はさまざまな発明のヒントを提供している。

原文だって技術書らしくなく，飾りの入っている文章だが，訳の方は自然とは言い難いレベルのものになっている．原文のままに訳すのは難しいのは分かるが，「ヒント」という原文には使っていない単語を取り入れたのに文章があまり自然に読めない．一応，第２版も訳書もでているのでチェックはしていたものの，こういう既存部分の翻訳は特に手直しされていないっぽい．
役に立った
 レポート
Mark-N
5つ星のうち4.0 TensorFlow2には対応していない。
2020年6月8日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
scikit-learnとTensorFlowが使えるようになりたくて購入。scikit-learnの部分は若干中途半端感が否めない。私の場合はアルゴリズム自体の理解はそこそこしていたので、scikit-learnを使えるようになるという目的は達成した。
TensorFlow部分はとても良かった。と思ったのだが、この書籍でのバージョンは1、現在はバージョン2らしい。まあでも出版から年月も経っているので仕方ない。バージョンは違えど基本的な考え方は分かったので★4
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
Amazonカスタマー
5つ星のうち5.0 わかりやすく機械学習プロジェクトについて学べる。後半はレベル高め。
2018年7月4日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習について興味があったのでブルーバックス「カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習」の次の本として購入しました。
前半は機械学習プロジェクトについてわかりやすく説明されており、どのように仕事で機械学習を使ったらよいかのイメージをつかむことができました。
後半のニューラルネットワークを使った機械学習の内容は、強化学習のような高度な内容も触れられており、ちょっとニューラルネットワークを勉強してみたい、と思ったくらいの私には、レベルが高かったです。くやしいので、「ゼロから作るDeep Learning」を読んで基礎を固めてから、リベンジしたいと思います。
18人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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Amazon カスタマー
5つ星のうち3.0 いい本なんだけど…
2018年7月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
訳も悪くないし，内容も期待通りなんだが…

買ったのは初版第２刷ですが，プログラムコードの印刷がどういう訳か異常に「薄い（字も細い）」です。

年寄りにとっては老眼鏡をかけてもまだ判読しづらく（裏の印刷が透けてコードと重なる），長く読むと目がとても疲れます。

プログラムコード部分はむしろ一番大事な部分なんだから逆にボールド（太字）にするべきだったのでは？と思います。

内容はいいだけに印刷（体裁）でスポイルされた感があり，とても残念に思いました。

老眼鏡のいらない若い人には全然OKなのかも知れませんが，もし書店で実物を見ていたら買うかどうか，かなり悩んだかも（まあ買ったとは思いますが）。
9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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RYU
5つ星のうち5.0 飽きない。ただそれだけで十分かと
2019年4月22日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
機械学習系のいろいろな本を読んでいますが、本当に読んで楽しい本です。
もちろん勉強にもなりますが、途中で読み進めるモチベーションが下がりにくい本ではないかと思います。
5人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
shr
5つ星のうち4.0 バランスが良いと思う
2018年6月24日に日本でレビュー済み
・前半は「pythonではじめる機械学習※」と、「CourseraのAndrew Ng先生の講義」を混ぜた感じ。

・数式をいじる部分は、Courseraの動画のほうがわかりやすいけど、pythonのコードと一緒に勉強するという意味では、この本もよさそう。

・※を読んだ人は１～３章は不要で、４～８を追加で読むよよさそう。
　→５のSVMが、RBFをつかうんだから、カーネルの雰囲気はおさえてね。という感が良いと思う。

・９～はDNNだけど、CNNだけじゃなくRNN、LSTM、GRUも出てくる。
　→「Kerasによる時系列」本から数式を抜いた感じ。（数式追いたいなら、Keras本）

・１５、１６がオートエンコーダと強化学習についてさらっと。

・各章に演習問題がついているのと、付録にきちんと解がある点に、好感が持てる。
　（Andrew Ng先生っぽい雰囲気）
23人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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hybs_eg6
5つ星のうち3.0 辞書的な使い方
2020年5月8日に日本でレビュー済み
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Qiitaにも同様の演習を実施した事例があるのでそれを見ながら。実施したい内容をネット上で探してきて、確認の意味でこの本を利用するのが良いと思います。
役に立った
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