なんか沢山あるけど、本を読む上でもう必要ないものとかあったりしたら嫌だな・・・と思ったので、 scikit-learn と Tensorflow について調べてみる・・・
機械学習 - 機械学習をやってみたいのですがライブラリがありすぎてどれを使えば良いのかわかりません｜teratailを信じるなら scikit-learn は基本ということかな。
各機械学習ライブラリの比較をまとめる - Qiitaにも色々比較あり。
【2017年】ディープラーニングのフレームワーク比較深層はいまは別にどうでもいいんだけど・・・ Keras が超楽そうということか・・・
scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習という本もありますと・・・
GitHub - ageron/handson-ml: A series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in python using Scikit-Learn and TensorFlow.を動かしながらやると良いそうなので、極端な話、コードから察するという手もあるのかもしれない・・・
この本は原書は2019/1/9時点でAmazon.comでベストセラーみたい。2019/8/4には2版を予定していて Tensorflow 2 の解説も盛り込む予定のようだ。著者の Aurélien Géron 氏は YouTube の動画分類の PM をしていた経歴があるそうな。
