松尾豊のレビュー一覧
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Posted by ブクログ
ネタバレヤン・ルカンによるディープラーニングの本は自身の半自伝的な内容となっている。
機械学習などの話題も広く扱われているが、内容について説明することを目的とした本ではないため、ある程度の前提知識は必要になる（数式も全く出てこないわけではない）。この本で誤差逆伝播法について理解することは難しいが、歴史的な背景から書き起こしているため、誤差逆伝播法についてわかっている人が読めば得る所は多いだろう。
・AIは学習するが論理的な推論は行えない。チェス用のプログラムに将棋は指せない。
・強化学習は現実の世界では使い物にならない。強化学習は失敗をした後、パラメータをチューニングしていくというシステムなので、 -
Posted by ブクログ
G検定を受検する人におすすめ。
【概要】
●シラバスに沿った公式テキスト本
【感想】
●素人同然の自分が、この１冊のみの購入で2022#1の試験に合格した。
●評判どおりこの本１冊だけの勉強では合格できない。しかしながら勉強の足掛かりとしては十分な内容である。
●次の点に留意すればよい。
・本で説明されていない用語はすべてネットで調べれば初心者でも理解できる。
・過去の合格者がユーチューブで講義してくれている。自分にあったものを選らんで視聴すればよい。
・ユーチューブに模擬問題と解説の動画があり、とても有効である。
・法律関係は、経産省等のＨＰを活用すれば最新の改正情報を入手できる -
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Posted by ブクログ
2021年11月試験学習にて使用。
試験範囲をざっと理解するには丁度いいが、ディープラーニングの概要、手法あたりは説明不足だったり名称の羅列のみで詳細やポイントがわからない。
章末問題も悪くないが、書籍内で説明されていない内容があったりといまいちなところもある。
本書と無償で提供されていた問題集で余裕をもって合格できたが、これ一冊だとかなり心許ない。
G検定の問題自体が洗練されていないところ(190問あるが重複感のある内容があったり、いちいち記憶する必要がないような知識を問われたりなど)もあるが、試験対策としては別途問題集を解いたりネットなどで不明点を学習しておく必要があるかと思われる。
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Posted by ブクログ
ＡＩの今後の可能性を考える人におすすめ
【概要】
●ＡＩによる会話
●脳とＡＩの違い、誤差逆伝播法
●ＡＩと芸術、深層生成モデル
●人間の知能の仕組み
●インタビュー（ジェフリー・ヒントン、ヤン・ルカン）
【感想】
●今のＡＩ技術の限界を知ることができた。
特に、今のＡＩ研究では「考える」ことに重点が置かれているが、「感じる」こと、すなわち、環境を知覚して運動制御を行うシステム、を研究しなければ人間の知能と同じものは作れないのだろうということがよくわかった。
●後半２名のインタビューは、ＡＩを発展させるための考え方やＡＩを敵対させて訓練するなど、いろいろな知識が得られるいい読み物だった。 -
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Posted by ブクログ
一冊通せばデータアナリシスに使うpythonの手法を一通り学ぶことができる。
オライリーの「Pythonによるデータ分析入門」の後でこなしたので、numpy, pandasやmatplotlibにはまることなく目的であるscipyやscikit-learnの章にたどり着くことができた。
高校生から大学教養課程の数学・統計しか使わずに解説してくれるので、scipyとscikit-learnの専門書に取り組む前の導入としては素晴らしい内容である。
加えて、Appendix3に掲載されている各分野の専門書のリストは大変役に立つ。
自分が在学中にこんなにも実践的な講座は用意されていたとは -
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Posted by ブクログ
データサイエンティストとはどのような知識が必要なものなのかという観点で最初の１冊として購入しました。
結論から言うと、よく整理されていている点は良いのですが、深く学ぼうとすると、この本だけでは難しいと思います。
おすすめはこの本をベースにつまずく部分があれば別の本かネットで調べて進めていくのが良いと思います。
私の場合は、手を動かしならが進めていくうちに、統計学で詰まりました。ただプログラムを写して進めていくこともできますが、納得しながら進めないと意味がないと思い、その後、統計学を別の本で勉強、機械学習についても別の本で学習しました。再度、この本に戻って再勉強すると、よく整理させていて理解す -
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