はじめに 初級編 ゼロから作るDeep Learning 中級編 scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 PythonとKerasによるディープラーニング 上級編 Pro Deep Learning with TensorFlow Deep Learning はじめに ディープラーニングに関する書籍は山ほど出てきています。 その中でどれを読めば良いのか分からない、というのは初心者にとって最初の問題でもあるでしょう。まずはブログなどのネットの情報を参考に勉強をする人が多いかと思われますが、私のブログも含め、大抵は個人の興味に沿ってバラバラに話題が提供されるため、できれば1つ1つ順を追って解説してくれる物が欲しいと感じるのが本音と思われます。 今回は、数ある書籍の中でも私自身が所持していておすすめできるディープラーニングの書籍を載せたいと思います。 初級編 ゼロから作
米Microsoftは5月7日、.NET向けクロスプラットフォームの機械学習フレームワーク「ML.NET」を発表した。オープンソースプロジェクトとして開発を進めていく方針で、すでにプレビュー版が公開されている。 ML.NETは.NET技術を利用して機械学習のモデルを開発できる技術。これによって.NETアプリケーションに機械学習技術を挿入できる。Windows、Linux、macOSに対応する。フレームワークであるため、TensorFlowやCNTKなどの機械学習ライブラリとの併用も可能。 Microsoft Researchで開発した技術をフレームワーク化したもので、すでにMicrosoft社内でWindows、Bing、Azureなどの製品グループが利用しているという。 プレビューリリース（バージョン0.1）では、分類、回帰などのタスクが可能。モデルのトレーニングのための.NET API
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