◆著者
◎Dr. Sebastian Raschka
ウィスコンシン州立大学マディソン校の統計学助教授。機械学習と深層学習の研究に注力している。
オープンソースの熱心な貢献者でもあり、Grid.aiにおいてAI教育のリードとして、人工知能に興味を持つ人々を支援するという、新しい役割を担う予定。

◎Yuxi (Hayden) Liu
グーグルの機械学習ソフトウェアエンジニア。世界最大の検索エンジンの広告最適化のための機械学習モデル／システムの開発・改良に取り組んでいる。
これまでも、さまざまなデータ駆動型ドメインの業務に機械学習サイエンティストとして従事。

◎Dr. Vahid Mirjalili
コンピュータビジョンのアプリケーションに特化したディープラーニングの研究者。
ミシガン州立大学にて機械工学とコンピュータサイエンスの両方で博士号を取得。
博士課程では、実世界の問題を解決するコンピュータビジョンの新しいアルゴリズムを開発し、引用の多い研究論文をいくつか発表。

◆翻訳者
◎株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。主な訳書に、『プログラマーなら知っておきたい40のアルゴリズム 定番・最新系をPythonで実践！』『［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』『Amazon Web Servicesインフラサービス活用大全 システム構築/自動化、データストア、高信頼化』などがある（いずれもインプレス発行）。www.quipu.co.jp

◆監訳者
◎福島 真太朗
現在、企業で機械学習、データマイニングの研究開発、技術開発の業務に従事。
東京大学理学部物理学科卒業。東京大学大学院新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 修士課程修了。東京大学大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 博士課程修了。博士（情報理工学）。専攻は機械学習・データマイニング・非線形力学系。

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誤記のためにご迷惑をおかけし、誠に申し訳ございません。

• 38ページ 網掛け部分。重みの偏微分の式。4行目の後半部分
  • [誤]
    ※以下のように訂正します。
  • [正]
    
  • 
• 38ページ 網掛け部分。バイアスの偏微分の式。1行目
  • [誤]
    ※以下のように訂正します。
  • [正]
    
  • 
• 66ページ コードの下から15-16行目
  • [誤]
    loss = (-y.dot(np.log(output)) -
    ((1 - y).dot(np.log(1 - output))) / X.shape[0]
  • [正]
    loss = (-y.dot(np.log(output)) -
    (1 - y).dot(np.log(1 - output))) / X.shape[0]
• 91ページ ページ下の罫枠内コード2行目
  • [誤]
    feature_names = ['Sepal length', 'Sepal width', 'Petal length', 'Petal width']
  • [正]
    feature_names = ['Petal length', 'Petal width']
• 92ページ 図3-23
  • [誤]
    ※下記のように変更（口絵vページも同様に変更）
  • [正]
    
  • 
• 136ページ ページ冒頭部分の箇条書きの数字
  • [誤]
    8.から11.
  • [正]
    1.から4.に変更
• 139ページ 5.1.4項の箇条書きの数字
  • [誤]
    12.から14.
  • [正]
    1.から3.に変更
• 148ページ 5.2.2項の箇条書きの数字
  • [誤]
    15.から21.
  • [正]
    1.から7.に変更
• 180ページ 6.4.3項の箇条書きの数字
  • [誤]
    5.から8.
  • [正]
    1.から4.に変更
• 183ページ 6.5節タイトル直前の本文
  • [誤]
    入れ子の交差検証でモデルを選択したほうがよいかもしれない。
  • [正]
    入れ子の交差検証でSVMモデルを選択したほうがよいかもしれない。
• 193ページ 最初の罫囲みコード下の本文
  • [誤]
    アップサンプリングしたクラス0のサブセットを結合することで、
  • [正]
    アップサンプリングしたクラス1のサブセットを結合することで、
• 483ページ 2つ目の罫囲みのコード6行目
  • [誤]
    >>> test_dl = DataLoader(test_dataset, batch_size=batch_size,
  • [正]
    >>> test_dl = DataLoader(list(test_dataset), batch_size=batch_size,
  • 備考：

     ※ 本書p.350で指定されているtorch 1.9.0＋torchtext 0.10.0の組み合わせでは、本書のコードで特に問題なく動作します。ただし、それ以降のバージョン（たとえばtorch 1.13.1＋torchtext 0.14.1）では、上記のように変更する必要があるようです。

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