俺が機械学習をやりたいからと技術書を買いまくっていたのが2018年～2019年なので、そのころの本の内容がだんだん陳腐化してきてヤバイ(´_ゝ｀)
ライブラリやフレームワークのバージョンが古かったり、もはや別のものに取って代わられていたり。
TensorFlowは２になってるし(最新版のバージョンは2.8.0)、ChainerはPyTorchに吸収されてるし。
流行りの技術の大きなデメリットではあるよね。
数年でガラリと様相が変わっちゃうというか。
それを反映してか、最近は本質的な内容の本が増えてきたような気がする。
気のせいかもしれんが。
結局、アルゴリズムとデータ構造とか、コーディング手法とか、そういう基本的なところに戻ったりするんだよね(´_ゝ｀)
そういう意味では、割と「Pythonで数学を」的な本を比較的多く買ってたのは正解だったかも。
というか読む時間ないのに本を買いまくるクセをなんとかした方がいい…のは分かってる(´_ゝ｀)
時間の使い方はいつまで経ってもうまくならんなぁ…
