前回に引き続き、機械学習関係の本を読んだ。

2つのパートに分かれている本で、前半はScikit-learnを使って線形回帰、SVM、決定木、ランダムフォレストなどの手法が書かれている。
後半のパートはニューラルネットワークとDeep LearningについてをTensorflowで学ぶ形になっている。
Deep Learningの内容はCNN, RNN, Autoencoder, 強化学習、などを2015年くらいまでの論文を参照しながら書かれていてとても参考になった。
そのうちきっと翻訳が出ると思うが、そのころにはこの分野はかなり進んでしまっているかと思うので、読みやすい英語版を今のうちに読んでみることをお勧めする。

それにしても、Scikit-learnとTensorflowはとてもよく出来たフレームワークで、機械学習に挑戦するには良い時代だなぁとつくづく思わされた。