scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習第3版

scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習第3版｜オライリー・ジャパン

分類・回帰から深層学習、自然言語処理、生成モデル、強化学習まで、ライブラリを用いた実装を広く扱う書籍。

基礎的な機械学習から深層学習へ進む広範な技術書です。2章でプロジェクト全体、3〜9章で分類や学習手法、10章以降でKerasとTensorFlowを用いたネットワークを扱います。第3版には生成モデルも含み、出版社はNotebook形式のサンプルを案内しています。

書誌・著者・翻訳：Aurélien Géron　著、下田倫大、牧允皓　監訳、長尾高弘　訳／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400935/

書誌・発行日と分量：2024-11-19発行 / 796ページ（出版社表記）／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400935/

書誌・ISBN：978-4-8144-0093-5／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400935/

学習内容・扱うテーマ：機械学習 / TensorFlow / 実装／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400935/

書誌・原書：Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 3rd Edition／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400935/

学習内容・構成と学習範囲：2章のプロジェクト全体から、分類・回帰・深層学習・生成モデルへ／確認 2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400935/

対象：Pythonの基礎を持ち、データ準備から学習・評価までの流れを実装して学びたい読者。深層学習へ進む前の基礎固めにも利用。。形式：書籍。言語：日本語。利用条件：有料書籍。紙・電子版の有無、価格、在庫は出版社の公式ページで確認。

確認事項（編集部）：発行時点の内容です。利用するライブラリ・クラウドサービスの現在の仕様、正誤表、サンプルコードの動作条件を確認してください。

出典：オライリー・ジャパン「scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習第3版 — 書誌・目次」／公開・更新情報：2024-11-19／確認日：2026-09-15／https://www.oreilly.co.jp/books/9784814400935/

多くの学習手法を読む前に、一つの予測課題を最後まで通したい

編集部の整理 · 2026-09-15

手法の数を覚えるだけでは、データの準備と評価を一貫させにくくなります。本書のプロジェクト全体を扱う章から、小さな予測課題の入口と出口を押さえる読み方を提案します。まず基準となる単純な方法で結果を出し、別のモデルを使うときも同じ評価条件を保ちます。

以下は公開情報を踏まえた手順の提案です。当社による製品検証・受講・実読の結果ではありません。

1. 予測対象と検証の分割を先に決める：何をいつ予測するかと、正解がどう得られるかを記録します。同じ対象や未来の情報が検証へ混ざらない分割を考えます。

2. 基準となる方法を保存する：単純な予測方法と処理の流れを残します。モデルを複雑にする前に、欠損や外れ値が評価へ与える影響を確認します。

3. 別の手法で同じ課題を確かめる：入力と評価データを固定し、誤り方や実行時間を比べます。平均値だけでなく、どの条件で予測を外すかを記録します。

796ページという分量は学習に必要な時間ではありません。対象の章を選び、ライブラリの版とNotebookの依存関係を確認します。書誌・目次の確認に基づく案内で、全演習を追試した評価ではありません。