scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 [単行本]
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scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 [単行本]

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出版社:オライリージャパン
販売開始日: 2018/04/27
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scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説。深層学習以外の機械学習にはscikit‐learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。深層学習にはTensorFlowを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説。すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。
  • 目次(「BOOK」データベースより)

    第1部 機械学習の基礎(機械学習の現状
    エンドツーエンドの機械学習プロジェクト
    分類
    モデルの訓練
    サポートベクトルマシン(SVM) ほか)
    第2部 ニューラルネットワークと深層学習(TensorFlowを立ち上げる
    人工ニューラルネットワーク入門
    深層ニューラルネットの訓練
    複数のデバイス、サーバーを使った分散TensorFlow
    畳み込みニューラルネットワーク ほか)
  • 内容紹介

    サンプルコードを動かしながらTensorFlowとScikit-Learnで機械学習を学ぶ!
    機械学習、特にニューラルネットワークの概要を解説し、単純な線形回帰から始まり、深いニューラルネットワークに移行する一連のテクニックを学びます。機械学習/深層学習に必要なサポートベクターマシン、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、アンサンブルメソッドなど順を追って解説します。解説だけでなく、各章で練習問題を用意しており、またGithubにjupyter notebookで試せるコードが掲載しているため、試しながら学べる構成になっています。
  • 著者紹介(「BOOK著者紹介情報」より)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

    ジュロン,オーレリアン(ジュロン,オーレリアン/G´eron,Aur´elien)
    機械学習のコンサルタント。もとGooglerで、2013年から2016年にかけてYouTubeビデオ分類チームのリーダーだった。フランスの主要な無線ISPのひとつであるWifirstの設立者でもあり、2002年から2012年までCTOを務めていた。また、電気自動車シェアサービスのAutolib’を運営するPolyconseilの設立者として、2001年にはCTOを務めた。それ以前は、金融(JP MorganとSoci´et´e G´en´erale)、防衛(カナダDOD)、医療(輸血)などのさまざまな分野でエンジニアを経験している

    下田 倫大(シモダ ノリヒロ)
    元データ分析の会社のエンジニアリングマネージャーで、現在は外資系IT企業のカスタマーエンジニア。『アナリティクス×エンジニアリング』の領域で日々奮闘しており、データ分析や深層学習、機械学習を活用した案件に積極的に携わっている

    長尾 高弘(ナガオ タカヒロ)
    1960年千葉県生まれ。東京大学教育学部卒、株式会社ロングテール社長。訳書100冊以上、詩集もある

scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 の商品スペック

商品仕様
出版社名:オライリー・ジャパン
著者名:オーレリアン ジュロン(著)/下田 倫大(監訳)/長尾 高弘(訳)
発行年月日:2018/04/25
ISBN-10:4873118344
ISBN-13:9784873118345
判型:B5
発売社名:オーム社
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:539ページ
縦:24cm
横:19cm
その他: 原書名: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow〈G´eron,Aur´elien〉
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