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発売元リサイクル商品在宅買取【りもったい】(株式会社シガースタイル)

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金丸隆志

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カラー図解 Raspberry Piではじめる機械学習基礎からディープラーニングまで (ブルーバックス) 新書 – 2018/3/15

金丸隆志 (著)

112

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ラズパイを使ってさまざまな機械学習の演習を行い、体験を重ねながら理解する入門書。専門知識がなくても読み通せます。

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本の長さ

384ページ
言語

日本語
出版社

講談社
発売日

2018/3/15
寸法

11.5 x 2 x 17.3 cm
ISBN-10

4065020522
ISBN-13

978-4065020524
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商品の説明

著者について

金丸隆志
1973年北海道生まれ。博士(工学)。工学院大学先進工学部機械理工学科准教授。専門は非線形力学および計算論的神経科学。2001年、東京大学大学院工学系研究科先端学際工学専攻修了。2001年~2005年、東京農工大学工学部電気電子工学科助手を経て、現職に至る。主な著書は『Excel/OpenOfficeで学ぶフーリエ変換入門』(ソフトバンククリエイティブ)、『理系のためのExcelグラフ入門』、『カラー図解最新Raspberry Piで学ぶ電子工作』、『実例で学ぶRaspberry Pi電子工作』(ブルーバックス)など。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ 講談社 (2018/3/15)
発売日 ‏ : ‎ 2018/3/15
言語 ‏ : ‎ 日本語
新書 ‏ : ‎ 384ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4065020522
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4065020524
寸法 ‏ : ‎ 11.5 x 2 x 17.3 cm

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- - 25位自作パソコン
- - 130位ブルーバックス
- - 183位人工知能

カスタマーレビュー:
112

著者について

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金丸隆志

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1973年北海道生まれ。博士(工学)。工学院大学先進工学部機械理工学科教授。専門は非線形力学および計算論的神経科学。2001年、東京大学大学院工学系研究科先端学際工学専攻修了。2001～2005年、東京農工大学電気電子工学科助手を経て現職へ。

コンピュータを用いた演習を通して理論や技術を理解する、というスタイルの書籍を主に執筆しています。

カスタマーレビュー

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ボンボン

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2022年11月27日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

ラズパイ購入に併せて購入しました。ラズパイを使ってどのようなことができるかを知る上では、良かったと思いました。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

amazonia

機械学習とは何か？がよく解る

2020年11月30日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

「機械学習」はディープラーニングのみでないこと、今まで漠然と「ディープラーニングは学習させれば何でも出来る夢の技術」と思っていたものを構築することで、実際に何が出来て何が出来ないのかがよく解りました。
場合によってはディープラーニングを用いない方が遥かに効率の良い分類機を構築することが出来ます。

20人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Tomo

RasPiをメリットを生かした実装例が少ない

2021年5月22日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

機械学習の説明が多く、他の機械学習の本と差異がない。もう少しRasPiらしさが欲しかった。
唯一良いのがRasPiにカメラを取り付けて画像認識を実装するところ。
もう少しこういう例が欲しかった。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

AmazonKuma

丁寧な説明が分かり易い

2019年5月30日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

初めてRaspberry Piを購入するにあたり、何をしようかと考えていたら
たまたま本書にめぐり逢いました。
ディープラーニングというと難しそうに感じますが、本書はそれを
分かり易く説明しているので、最後まで続けられそうです。

3人のお客様がこれが役に立ったと考えています

役に立った

Amazon カスタマー

ラズパイを持っていて機械学習に興味がある人には最適

2020年5月10日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

機械学習とはどんなものかをラズパイを使って体験・理解できる本。
pythonの経験がなくても演習できるように，サンプルファイルや実行コマンドなど，サポートページからダウンロードできる。ＯＳのバージョンアップなどの追加情報もサポートページに出ている。初学者でも理解できるよう，さまざまな配慮がされていて，つまづくことは少ない。なので，本書をじっくり読んでそのまま実行すれば，機械学習を基礎からディープラーニングまで理解，体験できる。自分も数日で演習を追え，機械学習のイメージができた。pythonのコードの説明もあり，機械学習のライブラリの威力も実感できた。
ラズパイは処理は速くないが，カメラによる画像認識などもできる。なお，パソコンのanconda環境でも演習は可能。
一つ注意が必要なのは，サンプルはpython２でも３でも動くが，scikit-learnなどのインストールコマンドはpython2と３では異なり，本書の記述はpython２用。サポートページには書かれているが最初気づかず，python3用のＩＤＥ（thonny）で動かしていた自分は，インストールしたはずなのにプログラムが動かず戸惑った。

9人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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浜田　晃嘉

とても分かりやすいです。

2018年5月7日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

機械学習について基礎から分かりやすく書かれてます。
最終的にディープラーニングの学習までできますが、
基礎部のボリュームが多めになっていて、
ディープラーニングの章が 70 / 380ページと少なめになってます。
基礎から学習したい方にオススメです。

17人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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TaHi

ラズパイを楽しみながら、AI開発の歴史を体験できると思います🎵

2023年7月18日に日本でレビュー済み

金丸隆志「Raspberry Piではじめる機械学習」読了。ラズパイを立ち上げ数年経ち何か楽しめる事ないかなと思って本書に挑戦してみた。Udemy やYouTubeで少しずつPythonを覚えつつ進めた。AIの開発の歴史を辿りながらSVMやNNを学べる構成で理解が深まった。何よりラズパイでジャンケンや数字当てができた時は心から感動した。途中つまづいた時関連のURLに質問したら著者の方から丁寧な返答にを頂き大変助かった。この場を借りてお礼をお伝えさせて頂きます。ありがとうございました。

ご参考として、
本書の中で一部Python 2で対応できなくなっているところがありました。そのような所があった場合は関連のURLで追加情報が丁寧に記載されているので、そちらを参考にされるとほとんどの問題(つまずき)は解消されると思います。

2人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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Amazon Customer

大学クラスの基礎がある人が本格的に理論を学ぶための本

2019年11月11日に日本でレビュー済み

Amazonで購入

大学で先生がいて、その先生の指導のもとでこの本を使うのは良いと思うのですが、単にラズパイを使って人工知能の実習のできる本と思うとあてが外れます。
最初は人工知能の歴史から説明があり、次は多次元統計解析のお話があり、そこから統計と神経網の原理の説明になり、、、人工知能的な実習は最後に少し出てくるだけです。
で、各トピックの説明は多くの人にとって理解することは簡単ではないでしょう。
数式がないのは易しく教えたいと言う事なのでしょうが、使っている事例が本格的なので、直感的にグラフを見てやっている事を理解できる人は多くないと思います。
まあ、ここまでのレベルは覚えてもらわないと機械学習を理解したとは言えないと言う話なのでしょうが、しっかりと理解するには本格的なこの分野の統計の入門書を横に置かないと、基礎を理解していない人には頭の中に？が沢山並ぶことになるでしょう。
ラズベリーパイを買ってとりあえず人工知能をやってみるということでなく、人工知能の実践はできる、あるいは実践よりは学問的な機械学習という分野の理論的基礎を大学のレベルの内容でしっかり勉強したいと言う人の本です。

28人のお客様がこれが役に立ったと考えています

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