小川雄太郎のレビュー一覧

主催する輪読会でテキストとして使用した本です。機械学習の入門書で、各アルゴリズムについて、そのこころまで説明されています。適切な説明量だったため、輪読会向けの本だったと思います。

学習した主なアルゴリズム
①教師あり学習
・線形回帰
・ロジスティック回帰
・SVC
・決定木シリーズ
②教師なし学習...続きを読む
・主成分分析
・k-means
・ガウス混合モデル
などなど。

幅広い応用技術についてコードベースで書いてある。
この本だけだと理解できない部分も多いけれど類書がないため非常に参考になる。

因果推論、因果探索を実践的に活用する方法がわかりやすく説明されている。個人的には因果探索に興味がったのだが、ペイジアンネットワークの説明はわかりやすくてよかった。統計的検定を繰り返して、スケルトンを作成してその後に因果の方向性を決めていくという流れはよく理解できてよかった。ただ、誤植が多いのと、文章...続きを読むが若干くどいので多少の読み難さはあった。改訂版に期待したい。

因果推論・因果探索について数式を見てもパッとしない人向けの，Pythonで簡単なモデルを作りながらイメージを定着させる本。実例とは遠いものの，その前段階として勉強する分には良い。

因果推論と因果探索の両面から、どのようなアプローチがあるのか、わかりやすくまとめられている。
因果分析とはどんなものなのか、その理解から始める際には、入門書としてよい教材かと思う。

実際に各種分析を実施する際には、本書から離れ、個別の書籍等をリファレンスに進めていくことになると思う。

Pytorchにおけるテンソルの内部構造の説明や様々なデータをテンソル方法での表現等などPytorchの基礎が記載されている。

第1章の「Pytorchの基礎」は理解できるまで何度も再読したい。第2章は写経しながら、読みすすめると分かりやすい。

また、モデルの本番環境へのデプロイ方法に言及されて...続きを読むおり、とても参考になる。

PyTorchを使いこなすためのファーストステップとして使える本。
一方、物足りない点もあるので実践で補う必要はある(深層学習フレームワークの発展スピードが速いだけなのでこれは仕方ない)。

書かれていること
・torchテンソルの取り扱い
・各種データのtorchテンソル化
・シンプルな分類モデル...続きを読む構築方法
・実データを使った練習

物足りない点
・タスクが分類とsemantic segmentationしかない
・アーキテクチャがResNetとU-Netしかない
・PyTorch Lightningを利用していないのでボイラープレートなコードが多い

Pythonのコード付きで因果分析を解説してる数少ない本でとても良かったです。
後半難しい部分もありましたがコードが載ってる分何回か読み直して学び直す事が出来そうなのでその点も良さそうです。

深層学習の実装が分かりやすく書いてある。それぞれの概念を理解できたので、仕事をしていく中でのきっかけとなれれば嬉しい。

PyTorchにChainerが吸収されたので、読もうと思い購入
作りながらわかるといったタイトルどおり、手を動かしながら学べる
事例も豊富で、自分の職種領域に絡む部分だけつまんで読めばいいと思う