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深い学習に関する基本的な本、初心者の困難を求めるのを手伝ってください
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1. Scikit-LearnとTensorflowを使用して、機械学習を実行します
著者は、ほとんど誰でも理解できる方法で複雑なトピックを説明しようとします。さらに、実際のデータを処理する方法、洞察を得るためにデータを視覚化する方法、および機械学習アルゴリズムのエッセンスのためのデータを準備する方法を見ることができます
この本の背後には、有名なMnist分類器、モデルの訓練方法、SVM、意思決定ツリー、ランダムフォレストなどの基本的な機械学習分類器が表示されます。

これらはすべて、この本の第2部を準備させるためです。これには、Tensorflow（インストールを含む）および基本的なニューラルネットワークと深いニューラルネットワークを含むものです。この本の構造は非常に優れており、テーマは正しい順序で紹介されており、本のアイデアと具体的な例には良い説明があります。
2. Pythonを使用したPythonを使用した深い学習
Pythonプログラミング言語とオープンソースKerasライブラリを使用するためのディープラーニングを導入するためのタイトルの提案としてPythonを使用した詳細な学習では、シンプルで高速なプロトタイプ設計を可能にします。

Python Deep Learningでは、最初からディープラーニングを学びます。画像分類モデル、テキストとシーケンスを取得するためにディープラーニングを使用する方法、さらにはニューラルネットワークを使用してテキストと画像を生成する方法についても学びます。

この本は、Pythonスキルを持っている人のために書かれていますが、機械学習、Tensorflow、Kerasの経験は必要ありません。高度な数学的背景は必要ありません。基本的な高校レベルの数学のみが、核となる考えに従って理解する必要があります。