この本は、Appleが開発した機械学習フレームワーク「MLX」を使って、実際にモデルを動かしながら学んでいく実践入門書です。
公式のチュートリアルから、翻訳と個人のプロジェクトを実践したコードも載ってます。

MLXはApple Silicon（M1 / M2 / M3 / M4など）に最適化された新しい機械学習フレームワークであり、次のような特徴があります。

NumPyのようにシンプルなarray操作
PyTorchのように使える機械学習API
自動微分や遅延評価のサポート
統一メモリによる高速処理
Apple SiliconのCPU / GPU 両対応
本書では、MLX公式のチュートリアルを実行しながら、
その仕組み・使い方・注意点・応用例をわかりやすく解説していきます。

MLXではじめる機械学習

はじめに

第1章：MLXとは何か？

第2章：MLXのインストールとビルド

第3章：MLXの基本的な使い方（Usage）

第4章 : Examples（実践編）

第5章：実践応用 – CIFAR-10 を用いた CNN の構築と可視化

第6章 : 実践応用II – LSTM で日経株価の予測

第7章 : 実践応用III – mlx.nn.Transformerの使い方

第8章　実践応用 IIII – mlx.nn.Transformerを用いた IMDB データセットの学習

読者コミュニティ｜MLXではじめる機械学習

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