機械学習ロードマップ

機械学習ロードマップ機械学習の学習ロードマップ

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

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

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

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)

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)

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。

  1. 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)
  2. 機械学習のアルゴリズム(どちらか好きな方)
    1. Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 (個人的におすすめ)
    2. 見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み機械学習図鑑
  3. 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)
  4. ゼロから作るDeep Learning (深層学習の入門書)
  5. 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)
  6. Kaggleで勝つデータ分析の技術 (精度上げ・中級者向け)

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

見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み機械学習図鑑

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

Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

ゼロから作るDeep Learning

つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング

Kaggleで勝つデータ分析の技術

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