【2025年】「chainer」のおすすめ 本 136選！人気ランキング
この記事では、「chainer」のおすすめ
本
をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
- 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
- Chainer v2による実践深層学習
- Pythonによる深層強化学習入門 ChainerとOpenAI Gymではじめる強化学習
- 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版
- 今すぐ試したい! 機械学習・深層学習(ディープラーニング) 画像認識プログラミングレシピ
- OpenAI Gym / Baselines 深層学習・強化学習 人工知能プログラミング 実践入門
- 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
- 改訂3版 これからはじめるプログラミング 基礎の基礎
- 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
- ディープラーニング活用の教科書
他126件
No.1
100
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ディープラーニングの概要は分かっているし機械学習はある程度理解しているつもりだけど、ディープラーニングの中身はちゃんと理解できていない人にぜひ読んで欲しい書籍。ディープラーニングは一旦これ1冊読んでおけば問題なし。複雑で難しい印象だったディープラーニングがこれを読むだけで一気に身近なものになる。
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No.31
61
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Pythonを学ぶ初学者が一番最初に手に取る本として最適。ただ書籍だと限界があるのでYoutube動画などで合わせて学ぶのがおすすめ。
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No.32
62
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強化学習の①理論②実装③応用が三拍子揃ってってバランスよく書かれた良書です。強化学習は理論部分の難易度が高く、最初に読む本を間違える(理論をちゃんと勉強してから実装や応用に進もうとする)と挫折してしまうリスクが高い分野ですが、本書を最初に読んでおけば間違いありません。書籍内で示されているサンプルコードも品質が高く、実務でもそのままプロダクション環境で使えるレベルです（※適用先ドメイン固有の例外処理などは追加実装する前提）。
No.47
61
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初心者がプログラミングを学びやすい構成が魅力。Pythonの基本的な文法から実際にコードを書く過程まで、わかりやすい解説でスムーズに学べます。豊富な例題や演習が用意されているため、しっかりと理解を深めながら進めることができ、実践的なスキルが身につく点がポイントです。初めてPythonに触れる人でも安心して学べます。
No.54
61
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ビジネスパーソンにAIの書籍を1冊オススメするなら間違いなくこれを選ぶ。データサイエンティスト協会の理事も努めビジネス・アカデミックの両面からデータサイエンスにBETしている安宅さんが語るAIのあり方。我々日本人がこれからの時代において世界でプレゼンスを発揮するためにはどうすればよいかを教えてくれる書籍で非常に感銘を受けた。どんよりとした日本の停滞感に対して少しでも希望を見出すことのできる書籍。安宅さんの書籍はどれも素晴らしいが絶対にこれは読んで欲しい。
No.57
60
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HTML初心者です。勉強してみようかなと思って手に取ったのがこの本です。
文章だけだと難しい内容ですが、QRコードで動画解説のあるところなど実際にPC画面が動くところを見ることができるので読みやすいです。
No.74
60
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初心者向けにプログラミングの基本を会話形式で楽しく学べる本です。プログラムの仕組みがイメージしやすく、キャラクターとのやり取りを通じて、複雑な概念もスムーズに理解できる内容になってます。プログラミングに全く触れたことがない人でも、無理なく始められる工夫がいっぱいで、Pythonの基礎を楽しみながら身につけたい人におすすめ。
No.76
60
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Pythonをしっかり学びたい人向けの本格的な入門書です。基礎から応用まで幅広いトピックをカバーしており、実際に手を動かしながら理解を深められるよう工夫されています。独習スタイルに特化しているため、自分のペースで着実に学びたい人におすすめ。豊富なコード例や練習問題もあり、プログラミングの実力を着実に高めることができます。
No.88
60
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自然言語処理編
ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる
No.102
60
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データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫！Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ！
No.108
60
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データサイエンスを学ぶ上でこちらに一通り目を通しておくとベースが出来上がると思うのでオススメ。幅広く学べるがそこまで深く突っ込まないので気に入った領域は他の書籍で補完した方がよいかも！
No.109
60
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機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか？どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
No.112
60
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日本のデータサイエンティスト第一人者である河本薫さんの書籍。現場にどうやってデータサイエンスを浸透していくか、組織としてどうやって価値ある分析アウトプットを出すことができるかが学べる。
