あらすじ
本書は初学者がデータサイエンスを理解する上で必要な基礎知識を１冊にまとめたものです。一般的なデータサイエンスの本では省略されがちな前提知識、たとえばハードウェア技術、ソフトウェア技術、アルゴリズムの話なども、データサイエンスとの関連を強調しながら丁寧に解説するように努めました。本書を通じてざっとでもデータサイエンスを支える基礎技術をつかんでいただければ幸いです。とはいえ読者によっては「プログラミングの話は興味ない」「商用利用するわけではないからデータベースの話は関係ない」など、さまざまなニーズがあるでしょう。そうしたニーズにも応えられるように、章ごとになるべく完結するように書かれてそのため好きな箇所から読み進めてもらって構いません。
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分かりやすい
初学者向けにディープラーニングについて浅く広く書かれたもので大変分かりやすい。特に単層パーセルパトロンから多層パーセプトロンに移り変わった時代背景などの基礎知識も踏まえており、最低限知っておくべきことはだいたい書いてある印象がある。
Posted by ブクログ
・データサイエンティストの基礎
トランジスタから電子回路、コンピューターがいかに動くか、プログラムとは何か、プログラミング言語の分類、アルゴリズムとは何か、例えばどんなアルゴリズムが用いられているか、データベースとモデュラーデータセンター、最適化、勾配法、組み合わせ最適化
・統計学・機械学習
機械学習の意味とその分類、統計値、バイアス-バリアンス、過学習、回帰問題、アンサンブル学習、分類問題
・コーパスとネットワークの分析
バッグオブワーズ、ネットワーク、コミュニティ抽出
・ディープラーニング
ニューラルネットワーク、ディープラーニング、言語データ、画像データ
