深層学習本 - らんだむな記憶 や 機械学習関係の散歩履歴 - らんだむな記憶 で幾らか触れたけど、結局いままで何を読んだのかな？と思ったので振り返っておく。MOOC も入れておこう。本じゃないけど。
- Pattern Recognition and Machine Learning (中身はちゃんと読めてないけど、たぶんこの辺からそういう世界を知った)
- [Coursera] 機械学習 Online Courses | Coursera (定番すぎるやつ)
- ［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 - インプレスブックス (これの第 1 版。ある意味では一番役に立った)
- 『深層学習』（岡谷 貴之）｜講談社BOOK倶楽部 (今から考えると数式が必要以上に小難しい)
- [Udacity] Deep Learning (途中でよく分からなくなってやめた)
- [Udacity] Intro to Machine Learning (ほとんどやらなかったらしい)
- シリーズ〈多変量データの統計科学〉 カーネル法入門 ｜朝倉書店 (古典的な機械学習について大きく期待を寄せ、大きく限界を知ることになった)
- 入門 機械学習による異常検知 - Rによる実践ガイド - | コロナ社 (正常と異常という単純な二値分類で済まない世界に困難を感じた)
- O'Reilly Japan - ゼロから作るDeep Learning (定番。時々戻ってきて読んでる)
- 改訂版 日本統計学会公式認定 統計検定2級対応 統計学基礎 (統計学は正直この程度までしか勉強してない)
- [Udacity] Intro to TensorFlow for Deep Learning (たぶんこの講座が全てを変えた。深層学習に入り込む入り口だった)
- [Udacity] Intro to Deep Learning with PyTorch (PyTorch との出会いのすべて)
- PythonとKerasによるディープラーニング | マイナビブックス (ざっと眺めただけ)
- [gacco] 深層学習 | gacco (思ったよりずっと良かった)
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition [Book] (そんなに読まなかった)
- Deep Learning with PyTorch (大きくは参考にしなかったけど時々読んだ)
- GANs in Action (最初のほうを何度も何度も読み返したけど GAN という概念が難しくてなかなか分からなかった)
- O'Reilly Japan - 生成 Deep Learning (わりと良い気はするけど比喩はところどころよく分からなかった)
- O'Reilly Japan - ゼロから作るDeep Learning ❸ (超絶良かった)
- O'Reilly Japan - ゼロから作るDeep Learning ❷ (今読んでるところ)
本ばっかり読んでても細かいところとか汚いところが見えてこないので、後は必要に応じて論文を読み込んで理解。後はもう実際に手を動かして実験していくしかない。
