コードはオープンソースです!非常に役立つ「機械学習実践ガイド」の第2版がついに登場

昨年の今頃、Red Stone は機械学習の非常に優れた実践ガイドブック「Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow」を推奨する記事を公開しました。これは中国語に「Scikit-Learn と TensorFlow 機械学習実践ガイド」として翻訳されています。

理論的に言えば、この本の最大の特徴はその簡潔さです。基本的に本全体を通して複雑な数式はあまりありません。言語は理解しやすく、理解して読み続けるのは非常に簡単です。レッドストーンはまた、この点が現在の多くの教科書に欠けていることも発見した。

ビッグニュース！

1年後、この素晴らしい機械学習実践ガイドの第2版がついに正式に出版されました。『Scikit-Learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習、第2版』は中国語に翻訳され、『Scikit-Learn、Keras、TensorFlow機械学習実践ガイド（第2版）』として米国のAmazonで販売されています。残念ながら、中国ではまだ販売されておらず、コピー版と中国語翻訳版もまだリリースされていません。表紙をご覧ください:

本の著者

本書『Scikit-Learn、Keras、TensorFlow による機械学習実践ガイド（第 2 版）』の著者は、AgroParisTech を卒業したフランス人の Aurélien Géron 氏です。Google Youtube 動画分類プロジェクト チームの責任者を務め、複数の会社を設立して CTO を務め、AgroParisTech の講師も務めました。現在、私は機械学習コンサルタントをしています。

バージョンの変更

全体的に、第 2 版では第 1 版に比べて多くの新しいコンテンツが追加されています。最もわかりやすい違いは、第 1 版では Scikit-Learn と TensorFlow を使用していたのに対し、第 2 版では Keras ディープラーニング フレームワークが追加されたことです。

内容の面では、第 2 版では、教師なし学習、ディープ ネットワークのトレーニング、コンピューター ビジョン、自然言語処理など、機械学習に関する最先端の知識が追加されています。

詳細なバージョンアップデートについては、こちらをご覧ください:

https://github.com/ageron/handson-ml2/blob/master/changes_in_2nd_edition.md

本の紹介

第 2 版は第 1 版と同じです。本全体は 2 つの部分に分かれています。第 1 部は機械学習の基礎で、第 1 章から第 9 章までが含まれます。

• 第1章 機械学習の現状
• 第2章 エンドツーエンドの機械学習プロジェクト
• 第3章 分類
• 第4章 トレーニングモデル
• 第5章 サポートベクターマシン
• 第6章 決定木
• 第7章 アンサンブル学習とランダムフォレスト
• 第8章 次元削減
• 第9章 教師なし学習の手法

最初の部分は、教師なし学習に関する第 9 章を除いて、この本の初版と似ています。

この本の第 2 部はニューラル ネットワークとディープラーニングに関するもので、第 10 章から第 19 章までをカバーしています。

• 第10章 Kerasによる人工ニューラルネットワークの紹介
• 第11章 ディープニューラルネットワークのトレーニング
• 第12章 TensorFlow によるカスタムモデルとトレーニング
• 第13章 TensorFlow によるデータの読み込みと前処理
• 第14章 畳み込みニューラルネットワークを使用したディープコンピュータビジョン
• 第15章 RNNとCNNを使用したシーケンスの処理
• 第16章 RNNとアテンションによる自然言語処理
• 第17章 オートエンコーダとGANを使用した表現学習と生成学習
• 第18章 強化学習
• 第19章 TensorFlow モデルの大規模なトレーニングとデプロイ

ディープラーニングのこの部分は、著者が最も更新した部分であり、初版とは大きく異なります。

コード

著者はこの本の全章の詳細なコードをオープンソース化し、GitHub で公開しており、現在 5.3k 個のスターを獲得しています。プロジェクトのアドレスは https://github.com/ageron/handson-ml2 です。

この本に付属するコードは非常に高品質だと言わざるを得ません。初版を読んだ読者は、各章のコードが Jupyter Notebook で開くことができる .ipynb ファイルであることを知っているはずです。コードに加えて、対応するドキュメントでも多くのことが説明されています。