Ｐｙｔｈｏｎ機械学習プログラミング ＰｙＴｏｒｃｈ＆ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ編
- ページ数
- ３９，６７０ｐ
- ISBN
- 978-4-295-01558-1
- 著者情報
- ラシュカ，セバスチャン（ラシュカ，セバスチャン）（Ｒａｓｃｈｋａ，Ｓｅｂａｓｔｉａｎ）
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
リュー，ユーシー・ヘイデン（リュー，ユーシーヘイデン）（Ｌｉｕ，Ｙｕｘｉ Ｈａｙｄｅｎ）
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
ミルジャリリ，ヴァヒド（ミルジャリリ，ヴァヒド）（Ｍｉｒｊａｌｉｌｉ，Ｖａｈｉｄ）
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
福島 真太朗（フクシマ シンタロウ）
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
セブン-イレブン受取り(送料無料)
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
宅配（送料¥550税込）
発送目安
発売日（発売日以降は当日）～2日で発送
交通状況・天候の影響や注文が集中した場合等、お届けにお時間をいただく場合がございます。
商品説明
本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とＰｙｔｈｏｎコーディングの実際を解説。一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、ＰｙＴｏｒｃｈやｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示します。ＰｙＴｏｒｃｈについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。機械学習の理論と実践について幅広く探求するための一冊となっています。
目次
「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題―単純な機械学習アルゴリズムの訓練
分類問題―機械学習ライブラリｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎの活用
データ前処理―よりよい訓練データセットの構築
次元削減でデータを圧縮する
モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ
機械学習の適用―感情分析
回帰分析―連続値をとる目的変数の予測
クラスタ分析―ラベルなしデータの分析〔ほか〕
商品詳細
- シリーズ名
- ｉｍｐｒｅｓｓ ｔｏｐ ｇｅａｒ
- 出版社名
- インプレス
- サイズ
- ２４ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
- 原題
- 原タイトル：Ｍａｃｈｉｎｅ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｗｉｔｈ ＰｙＴｏｒｃｈ ａｎｄ Ｓｃｉｋｉｔ‐Ｌｅａｒｎ
注意事項
- 本の帯に関して
- 帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。 - 版・表紙について
- 版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。
