機械学習・深層学習 (ディープラーニング) ってどこから勉強すればいいの?
という方のために、学習ロードマップを用意しました。
学習ロードマップ | |||||
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各技術の詳細
ツール・ライブラリ
機械学習でよく利用するツール・ライブラリは以下のとおりです。
ツール・ライブラリ | |||
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Linux の基本的な操作は Linux 学習ロードマップをご覧ください。
SQL については、データベースの学習ロードマップをご覧ください。
アルゴリズム
機械学習でよく利用するアルゴリズムは以下のとおりです。
アルゴリズム | |||
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データを収集する方法については、ビッグデータ分析の学習ロードマップをご覧ください。
深層学習 (ディープラーニング)
深層学習 (ディープラーニング) | ||||
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RAG (検索拡張生成)
ディープラーニングを利用して作成したモデルの利用例として、RAG があります。
RAG (検索拡張生成) | ||
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おすすめの書籍 (本)
機械学習の学習に役に立つ書籍を、おすすめの学習順で紹介します。
- 人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (AI の入門書)
- 機械学習のアルゴリズム(どちらか好きな方)
- 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 impress top gearシリーズ (機械学習の入門書)
- ゼロから作るDeep Learning (深層学習の入門書)
- つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング (PyTorch・中級者向け)
- Kaggleで勝つデータ分析の技術 (精度上げ・中級者向け)