Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow

サンプル用のユーザです。

機械学習関連の学習に使えそうな本や動画を調べ、整理してみました。（なるべくFREEのものを優先しました）

* 尚、ノートの文章は一部を除きAIに書いてもらったもので、正確性はありません。
* ノートにchatGPT等AIに作ってもらった表を貼るには、「マークダウンのコードに変換して」と頼めば書き出してくれるので、ノートを「markdown」編集モードにして、コピペすれば簡単です。

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Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow LV2 Amazon.co.jp: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems : Géron, Aurélien: Foreign Language Books 2024/2/9

Image From Amazon.co.jp: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems : Géron, Aurélien: Foreign Language Books

#### （ask AI）
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『Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems』は、機械学習とディープラーニングの基礎から実践的な手法までを紹介した書籍である。著者のAurélien Géronは、Googleで機械学習エンジニアとして働いた経験を持つ専門家である。

この書籍は、Scikit-LearnとTensorFlowの2つの主要な機械学習ライブラリを使用して、機械学習の基本的な概念から応用までを詳しく説明している。書籍の初めの方では、機械学習の基礎となる数学的な概念、データの前処理方法、特徴量エンジニアリング、モデルの選択と評価方法について説明している。その後、回帰、分類、クラスタリング、次元削減など、機械学習の主要な手法について具体的な例を交えて説明している。

また、書籍の後半では、TensorFlowを使用してニューラルネットワークを実装する方法についても詳しく説明している。読者は、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、自己符号化器、強化学習など、さまざまな深層学習アルゴリズムについて学ぶことができる。

本書は、初心者から中級者までの幅広い読者層に対応しており、機械学習に関する基礎的な知識がある方にとっては、実践的な手法を学ぶための非常に役立つリソースとなっている。

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Link：[pdf] hands-on-ml LV3 unitnote 2024/2/9

(links)
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- jupyter
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