前回の続き。難しくなってきたが細々と読み続けている。これを読み切ったら大抵の機械学習本は読めるようになるのではという感覚がある。 第6章は、Frequentist statistics 頻度統計について。この章は比較的知 […]
カテゴリー: 書評
「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第5章を読んだ
前回（「Machine Learning – A Probabilistic Perspective」第4章を読んだ）の続き。 第5章はベイジアン統計について。基本的に著者はベイジアンの立場を取っているようで、本書はここ […]
線形代数の復習に「Linear Algebra and its Applications」を読んだ
機械学習とは切り離すことのできない、重要な数学分野である線形代数。はるか昔に習った線形代数を思い出すために「Linear Algebra and its Applications」という教科書を読みました。この本はAx= […]
Kerasによるニューラルネットワーク本「Deep Learning with Keras」を読んだ
Deep Learningの基本的な仕組みなどについては大体把握してきたと思うので、実際に動くコードを書くにはどうすればよいのかということを学ぶために、Kerasによるニューラルネットワーク本、「Deep Learnin […]
Deep Learningによる自然言語処理の教科書「Neural Network Methods for Natural Language Processing」を読んだ
タイトルの通り、Deep Learningによる自然言語処理の教科書「Neural Network Methods for Natural Language Processing」を読みました。全体として色々と理解が深ま […]
ソフトウェアエンジニアの方向性を指し示す一冊：The Complete Software Developer’s Career Guide
Soft Skills で有名なJohn Sonmez氏による最新作、「The Complete Software Developer’s Career Guide: How to Learn Your Ne […]
「GE 巨人の復活」を読んだ
「GE 巨人の復活」を読んだ。素晴らしい本であった。 GEがデジタルトランスフォーメーションという標語を掲げて、近年事業を行っていることは何となく聞いたことがあった。 正直に言うと、せいぜい経営層が時代の流れに合わせて流 […]
シグナル＆ノイズ
ビッグデータが完全にバズワードになっている昨今、大量のデータを集めるだけでなく、本当に重要な何かをデータから見つけ出すことがとても重要であると言われている。本書はまさに、そのような大量のノイズから何かを示すシグナルを見つ […]
Science Fiction Prototyping
少し前に読んだ本。インテルにはSFにアイデアを得て、新たな製品開発に活かす部署があるらしい。これだけの余力と、一種の遊び的な部分がある企業に日本企業が勝つのは厳しいだろうなというのが感想。
Rubyプログラマを一段深い次元に連れ込む一冊 “Working With Unix Processes”
Working With Unix Processes という本を読みました。 この本はUnixのプロセスやシステムコールがどのような機能をするのかということをRubyを使ってみていくというものです。Ruby […]