【2024年】「theano」のおすすめ 本 60選！人気ランキング
この記事では、「theano」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
- PythonとKerasによるディープラーニング
- scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版
- 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ディープラーニングシステム実装法-Kerasによる画像・一般データ分類システムの構築-(Keras2.4系以降対応) (設計技術シリーズ86)
- あたらしい人工知能の教科書: プロダクト/サービス開発に必要な基礎知識
- 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
- ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
- Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例
- 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
他50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.8
65
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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.21
59
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大変好評を得ている，MITの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第２版．機械学習を意識した統計学の話題が豊富 最新にして最強!! 人気講義の教科書、第２版！ 大変好評を得ている，MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第２版． 今回の改訂では，後半の内容が大幅に増え，新たに５章追加されている．特に「機械学習」を意識して，統計学の話題が豊富になっている． Python言語を活用して，計算科学を学ぶ読者必携の書！ Python Ver3.5に対応！ ★は新しい章. 1. さあ,始めよう！ 2. Python の概要 3. 簡単な算術プログラム 4. 関数,スコープ,抽象化 5. 構造型,可変性と高階関数 6. テストとデバッグ 7. 例外とアサーション 8. クラスとオブジェクト指向プログラミング 9. 計算複雑性入門 10. いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造 11. プロットとクラス 12. ナップサック問題とグラフ最適化問題 13. 動的計画法 14. ランダムウォークと可視化 15. 確率,統計とプログラム 16. モンテカルロ・シミュレーション ★17. 標本抽出と信頼区間 18. 実験データの理解 ★19. 無作為試験（無作為抽出試験）と仮説の照合 ★20. 条件付き確率とベイズ統計 21. うそ,真っ赤なうそ,そして統計 22. 機械学習はやわかり ★23. クラスタリング ★24. 分類法 付録A Python 3.5 簡易マニュアル 索 引
