機械学習・ディープラーニング関係の初心者が独学するのにオススメの書籍 - karaage. [からあげ]
機械学習・ディープラーニング関係の本を整理してみた 以下のような事情もあり、初心者向けに良い本って何だろうなと家にある機械学習・ディープラーニング関係の書籍を引っ張り出してきました。 新入社員としてAI人材が来るという話を聞いていたので「色々教えてもらおう！」と楽しみにしていたのですが、配属直前になって「ソフトウェアの経験は無いらしい、AI人材に育ててほしい」と言われたときの顔してます。そんなことある？— からあげ (@karaage0703) June 5, 2020 紙の書籍 電子書籍 正確には、紙の本も電子書籍もここに無いもの（noteやboothで買ったもの）が数冊あるので、全部入れて40冊程度でした。なんとなく100冊くらいは読んでるかと思っていたのですが全然でした。人間の感覚って当てにならないものですね。ただ、良く考えると、何か1つのジャンルで10冊も書籍持っているかというと、
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『UNIXという考え方』新人エンジニアにオススメする技術書 | IIJ Engineers Blog
IIJ ネットワーク本部アプリケーションサービス部・(兼)社長室所属。 メールサービスの運用業務に従事し、日々世界の悪と戦う一児の父親。社内 Power Automate エバンジェリスト(自称)。M3AAWG member / openSUSE Users / WIDE Project メンバー。趣味は大喜利。はがき職人。 IIJ 古賀です。普段は、IIJ セキュア MX という迷惑メールフィルタサービスの運用業務に従事し、お客様を守るために、毎日世界の悪と戦っています。 今週は「新人エンジニアにオススメする技術書」というテーマでお送りします。 早速なのですが、この「UNIXという考え方」は、厳密には技術書ではないかもしれません。なぜなら、この本は UNIX という OS が(または Linux に代表される “UNIX-like” な OS が)、どのような人々の思想のもとに設計され、
『プログラミング作法』新人エンジニアにオススメする技術書 | IIJ Engineers Blog
『プログラミング作法』 著者：Brian W. Kernighan / Rob Pike 福崎俊博 訳 アスキードワンゴ ちなみにこの本、私が入手した頃とは装丁がガラッと変わっていて、いまの表紙はこんな感じになっています。 犬がカワイイですね。これから購入する方はご注意ください。 普段プログラミングをしていると、大なり小なりさまざまな判断を行うべき局面が出てきます。 変数やメソッドにはどんな名前を付けるべきか？ロジックは明快になっているか？ここにコメントは必要か？必要としたらどう書くか？ライブラリのインターフェイスは適切にデザインされているか？ライブラリ関数の粒度は適当か？与えられた問題に対してデータ構造やアルゴリズムは適切なものを選択しているか？もっと良いものがあるのではないか？計算量は妥当な範囲に収まるか？処理が複雑になっても性能が良くなる方を取るか？あるいは多少性能を犠牲にしてもわか
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