猫、将棋、凧

最近の記事

著者:大関 真之
出版社:オーム社
ISBN:978-4-274-22139-2
リンク:渡辺澄夫 「初めてのベイズ学習」
リンク:朱鷺の杜Wiki 「ベイズ推定」
メモ:ベイズ推定を、基礎から先端的な技術まで幅広く紹介した、理学・情報系の大学2年生以上向けの入門書です。

ベイズ推定の「基本的な考え方」・「機械学習との関連」・「本当に面白いところ」が、数式なしで文章とイラストで説明してありました。参考文献の章では、書店に並んでいる「ベイズ推定」関連の書籍は、この本のどの内容に対応しているのかが分かり便利でした。
著者:G. James, D. Witten, T. Hastie, R. Tibshirani
リンク:G. James 「An Introduction to Statistical Learning」[2013]
リンク:日経ビッグデータ 「ニューラルネットの歩んだ道、ディープラーニングの登場で全てが変わった」[2015]
リンク:朱鷺の杜Wiki 「パターン認識と機械学習」[2006] (日本語版Webページ)
リンク:T. Hastie 「The Elements of Statistical Learning」[2009]
メモ:学生向けに書かれた、統計的学習(機械学習)の入門書です。「実習 Lab」では、プログラム言語Rのプログラム・コード例を用いて、機械学習用ライブラリの使い方を紹介しています。

機械学習(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)の一分野である「教師あり学習」と「教師なし学習」の、「基本となる考え方や着想」と「使い方や使用上の注意」が、説明してありました。難しい抽象的な数学や数式は使用しないで、簡単で具体的な例を使用して解説してありました。プログラム・コードに関する説明は少な目でした。

また、この本は発行されたのが2013年で、ディープラーニング(深層学習、多層ニューラルネットワーク)が大流行する前のためか、ニューラルネットワークについての紹介・説明はありませんでした。
「パターン認識と機械学習」[2006](大学3年以上向け)と「The Elements of Statistical Learning」[2009](大学4年以上向け?)には、ニューラルネットワークの説明がありました。
著者:斎藤 康毅
出版社:オライリー
リンク:オライリー 「ゼロから作る Deep Learning 2」
リンク:colah's blog 「Understanding LSTM Networks」(著者が参考にした解説記事)
メモ:機械学習(知的データ情報処理技術)の方法である「ディープラーニング(深層学習)」を使った、自然言語(時系列データ)処理技術を解説した入門書です。画像処理技術を解説した「ゼロから作る Deep Learning」の続編です。

「リカレント(再帰、循環)ニューラルネットワーク」、「LSTM(長・短期記憶)」、「Attention(注意機構)」の基本となる考え方や着想が、分かり易く説明してありました。ところで、紙の本も多色刷りの印刷で、図表が見やかったです。
著者:R. S. Sutton、A. G. Barto
リンク:R. S. Sutton, A. G. Barto 「Reinforcement Learning: An Introduction (2nd Ed.)」[2018]
リンク:マイナビ出版 「つくりながら学ぶ強化学習」
リンク:小川雄太郎 「作りながら学ぶ強化学習」(書籍の元の連載記事)
リンク:@sugulu(小川雄太郎) 「これから強化学習を勉強する人のための『強化学習アルゴリズム・マップ』と、実装例まとめ」(書籍の元の記事)
メモ:機械学習(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)の一分野である「強化学習」の学生向け教科書で、強化学習の「父」であるSuttonとBartoによって書かれています。
強化学習アルゴリズムの基本となる考え方や着想が、文章・数式・抽象的な擬似コードで説明してあり、PDF版を読みました。

ところで、「つくりながら学ぶ!深層強化学習」には、強化学習アルゴリズムの具体的なプログラム・コード(プログラミング言語はPython)が載っており、近所の図書館で借りて読みました。

プロフィール

クロの写真。ポッポの写真。
クロ
黒猫のクロは、マタタビが大好きです。
メス 3.5kg (2000年 - 2016年)
ポッポ
白猫のポッポの好物は、烏賊、ちくわ、牛肉です。
メス 4kg (1986?年 - 2000年)

目次

(連絡先: PopoKuro)

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