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ディープニューラルネット（DNN）に焦点をあてて、くわしく概念と実装を学べます。機械学習の分野は幅広いのですが、なんといっても、ここ5年ほど続いているAIブームはDNNが火をつけたわけで、**DNNを集中的に学ぶことで基礎力がつきます**。なので、逆に**scikit-learnを幅広く習得したい、といった目的には全く向きません**のでご注意ください。
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この本のよいところは、理論的背景と実践をバランスよく学べることです。理論的背景もなるべく平易に説明されています。**機械学習は、理論的背景と実践をバランスよく学ぶことが非常に重要**です。
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この本のよいところは、理論的背景と実践をバランスよく学べることです。理論的背景もなるべく平易かつ段階的に説明されています。論理回路、パーセプトロン（DNNの基本的な部品になる）から説明がスタートします。**機械学習は、理論的背景と実践をバランスよく学ぶことが非常に重要**です。
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参考: [パーセプトロンとニューラルネットワークの違い](https://kakts-tec.hatenablog.com/entry/2017/01/02/175055)
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※この本の書評にもなっています。
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「Python実践データ分析100本ノック」は広く浅く実践重視、だと思います。個人的には、初学者には全体像を広く浅く、ではなく、どこかに焦点を当てて積み上げで、かつ理論と実践をバランスよく学ぶ方が良いと思います。よって**「Python実践データ分析100本ノック」よりも「ゼロから作るDeep Learning」を先に読むべき**です。
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ディープニューラルネット（DNN）に焦点をあてて、くわしく概念と実装を学べます。機械学習の分野は幅広いのですが、なんといっても、ここ5年ほど続いているAIブームはDNNが火をつけたわけで、**DNNを集中的に学ぶことで基礎力がつきます**。なので、逆に**scikit-learnを幅広く習得したい、といった目的には全く向きません**のでご注意ください。
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この本のよいところは、理論的背景と実践をバランスよく学べることです。理論的背景もなるべく平易に説明されています。**機械学習は、理論的背景と実践をバランスよく学ぶことが非常に重要**です。
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「Python実践データ分析100本ノック」は広く浅く、だと思います。個人的には、初学者には全体像を広く浅く、ではなく、どこかに焦点を当てて積み上げで学ぶ方が良いと思います。よって**「Python実践データ分析100本ノック」よりも「ゼロから作るDeep Learning」を先に読むべき**です。
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「Python実践データ分析100本ノック」は広く浅く実践重視、だと思います。個人的には、初学者には全体像を広く浅く、ではなく、どこかに焦点を当てて積み上げで、かつ理論と実践をバランスよく学ぶ方が良いと思います。よって**「Python実践データ分析100本ノック」よりも「ゼロから作るDeep Learning」を先に読むべき**です。
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