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図解即戦力　機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 単行本（ソフトカバー） – 2019/9/2

4.1 5つ星のうち4.1 124個の評価
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機械学習とディープラーニングの基本がわかる！

機械学習・ディープラーニングについて学ぶための、図解形式の解説書です。エンジニア1年生、機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことのできる、最初の1冊目にふさわしい入門書を目指します。
商品の詳細の前のスライド
  1. 本の長さ
    240ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    技術評論社
  4. 発売日
    2019/9/2
  5. 寸法
    15.1 x 1.7 x 21.2 cm
  6. ISBN-10
    429710640X
  7. ISBN-13
    978-4297106409
  8. すべての詳細を表示
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出版社より

IT 開発 最新動向 エンジニア 就職 転職

図解即戦力IT・開発シリーズの特徴

図解 イラスト フルカラー 概念

カラーイラストでわかりやすい！

全体で100点以上の豊富なフルカラーイラストで、文字だけではわかりづらい概念や技術が理解しやすくなります。

キーワード 重要用語

キーワード形式で理解しやすい！

テーマに沿ったキーワード形式で構成されているので、重要な語句と内容を読むだけで押さえることができます。

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本文の重要箇所をハイライト表示！

本文の重要な単語や内容を蛍光色でハイライト表示しているので、文章の要点を効率良く理解することができます。

機械学習&ディープラーニング1
機械学習&ディープラーニング2
機械学習&ディープラーニング3

商品の説明

出版社からのコメント

機械学習・ディープラーニングについて、エンジニア1年生や機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことができます。

内容（「BOOK」データベースより）

キーワードベースで基礎知識やコア技術をわかりやすく理解できる!就職・転職を目指す学生やエンジニアから関連部門の営業やビジネスマンまで、技術の必須知識をまるごと理解!!

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 技術評論社 (2019/9/2)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2019/9/2
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 240ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 429710640X
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4297106409
  • 寸法 ‏ : ‎ 15.1 x 1.7 x 21.2 cm
  • カスタマーレビュー:
    4.1 5つ星のうち4.1 124個の評価

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上位レビュー、対象国： 日本

  • 葵美季
    5つ星のうち5.0 満足
    2024年11月16日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    満足
    役に立った
     レポート
  • カフェオレ
    5つ星のうち4.0 広く浅く知りたい方向けの本（ただし、感じ方は人それぞれ（経験値による））
    2024年8月8日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    私はG検定や統計検定２級の資格を持っており、統計や機械学習についての易しい内容であれば大雑把に知っていると思っています。

    今回、機械学習で何ができるのか、何を学んできたのかの棚卸をするために、本書を購入しました。

    他の方のレビューにある通り、広く浅い内容となっているため、本書だけを読んで何かができるようになることはまずないと思います。
    しかし、統計や機械学習についてある程度学んできた今だからこそ、本書の価値を感じれるのではないかと思います。

    私はG検定の対策として、SBクリエイティブの『ディープラーニングG検定最強の合格テキスト』が良かったように感じているのですが、本書はG検定対策テキストではないものの、『ディープラーニングG検定最強の合格テキスト』に並ぶ良テキストのように感じました。

    本書では、あらゆるトピックが2ページほどで紹介されていますが、そのどのトピックもそれだけで軽く本1冊は書けるような内容であり、その触りを知ってもウンチク程度にしかならないのではないか？と感じるのは、至極真っ当な意見だと思います。

    ただ、それはG検定のような資格試験が抱える共通のジレンマであり、それについては致し方のないことだと思います。

    本書は、確かに広く浅いテキストであり、1つ１つのトピックはネットで調べれば出てくる程度のものかもしれませんが、この内容をネットだけでカバーしようとするのはかなり大変であり（色々なサイトをあたるのも勉強にはなるかもしれませんが）、その意味で価値のある本だと感じました。

    正直、専門用語を散りばめられたところで素人にはサッパリであり、何の意味があるのだ？と感じるのも仕方ないのかなと思いますが、それくらいこの分野が一筋縄ではいかない難しい内容であることの証拠なのかなとも思います。

    この本１冊に過剰に期待してしまうのはあまり良いことではないのだろうなと思いますが、それでもこの分野について知りたいという方にはおすすめです。技術評論社のHPで本書の目次が見れるので、目次を読んで「あれはこれ、これはあれ」など簡単な説明がつくかどうかで、本書を購入するかどうかを判断するのもアリなのかなと思います。
    2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
    役に立った
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  • Amazon Customer
    5つ星のうち5.0 入門書のその前に
    2019年12月4日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    図解が多くわかりやすいです。
    数式やソースコードは出てきません。多変量解析や機械学習のアルゴリズムをざっくりと理解するのに適しています。
    多変量解析の入門書に手を出して数式がさっぱりわからず詰まっていましたが、この本のおかげで他の本も読み進められるようになりました。
    初学者の方はまずはこの本を読んでアルゴリズムの概要や用途を知るところから始めると良いと思います。
    27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
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  • Amazon カスタマー
    5つ星のうち3.0 知っているていになれる
    2024年10月18日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    文系の人がAIについてなんとなく知っているていになるには良い本だと思います。
    役に立った
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  • Amazon カスタマー
    5つ星のうち5.0 AIの全体像と現在の技術レベルが理解できます。
    2020年1月5日に日本でレビュー済み
    Amazonで購入
    非常に良い本です。
    5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
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  • hirokichi
    5つ星のうち4.0 専門知識なしでもわかりやすい！
    2024年5月5日に日本でレビュー済み
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    ディープラーニングの予備知識なしでも理解できる初心者向けの本です。
    役に立った
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  • Tomato
    5つ星のうち5.0 初学者は最初に読む本
    2022年10月2日に日本でレビュー済み
    G検定受験のために読みました。
    公式テキストと赤本を読んでいて辛かったのですがこちらは絵や説明が多くわかりやすかったです。先にこっちを読むべきでした。
    4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
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  • まみむめ
    5つ星のうち5.0 タイトル通り必須となる基礎知識が全部わかります
    2019年10月13日に日本でレビュー済み
    Coursera Machine Learning 受講前後に読むと、どこまでがしっかり理解できて、どこからさらに学ばないといけないかがはっきりします。
    10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
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