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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

斎藤 康毅 | オライリージャパン | 2016-09-24

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずPython 3によってゼロからディープラーニングを作成できる。 実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ! ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロから…

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ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

斎藤 康毅 | オライリージャパン | 2018-07-21

大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る! 大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る! コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第二弾の本書で…

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直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ

Antonio Gulli, Sujit Pal | オライリージャパン | 2018-08-11

機械学習ライブラリKerasの解説書。画像識別、画像生成、自然言語処理、感情識別、自動ゲームプレイなどの幅広いサンプルを例示 人気フレームワークKerasの解説書! 直感的かつ短いコードでアイデアを形にできるKerasはTensorFlowのラッパーとして大人気のライブラリで…

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[第2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 (impress top gear)

Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili | インプレス | 2018-03-16

本書では、機械学習の各コンセプトについて、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit‐learnやTensorFlowなどを使…

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機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで (KS情報科学専門書)

久保 隆宏 | 講談社 | 2019-01-17

強化学習が実装できる! エンジニアのために、Pythonのサンプルコードとともに、ゼロからていねいに解説。コードも公開! 強化学習が実装できる! エンジニアのために、Pythonのサンプルコードとともに、ゼロからていねいに解説。実用でのネックとなる強化学習の弱点とその克服方法…

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機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 (オライリー・ジャパン)

Alice Zheng, Amanda Casari | オライリージャパン | 2019-02-23

機械学習を行うエンジニアが知るべき特徴量抽出の基本から応用、最新のテーマまでを網羅した書籍。 機械学習や人工知能の性能を決める特徴量作成・変換/選択について詳述した書籍! 本書は、機械学習を行うエンジニアが知るべき特徴量抽出の基本から応用、最新のテーマまでを網羅した書籍です。…

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はじめてのパターン認識

平井 有三 | 森北出版 | 2012-07-31

パターン認識を学ぶ入門書に最適。Rによる実行例も収録。 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法(kNN法) 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマ…

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機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)

加藤 公一 | SBクリエイティブ | 2018-09-21

機械学習の原理を知るための、初めての入門書 本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。 実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分で…

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scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

Aurélien Géron | オライリージャパン | 2018-04-26

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! 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…

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東京大学のデータサイエンティスト育成講座 ~Pythonで手を動かして学ぶデ―タ分析~

塚本邦尊, 山田典一, 大澤文孝 | マイナビ出版 | 2019-03-14

東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化! 本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された「グローバル消費インテリジェンス寄付 講座」の学生向けオフライン講義と、社会人向けオンライン講座で使われた教材がベースになっています。 約400名ほどの受講枠(2…

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深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト

浅川 伸一, 江間 有沙, 工藤 郁子, 巣籠 悠輔, 瀬谷 啓介, 松井 孝之, 松尾 豊 | 翔泳社 | 2018-10-22

ディープラーニングの知識を測る検定試験(G検定)の公式テキスト登場! ディープラーニングの知識を測る検定試験(G検定)の「公式テキスト」登場! 【本書の特徴】 1)試験運営団体である「日本ディープラーニング協会」が執筆。 2)各章末には、練習問題つき。試験勉強に最適。 3)…

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ガウス過程と機械学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

持橋 大地, 大羽 成征 | 講談社 | 2019-03-09

超柔軟なベイズ的回帰モデルであるガウス過程の日本初の入門書。基礎の線形回帰から始め、ガウス過程の原理をゼロからていねいに解説 圧倒的に柔軟なベイズ的回帰モデルであるガウス過程の日本初の入門書。基礎の線形回帰から始め、ガウス過程の原理をゼロからていねいに解説。教師なし学習、実応…

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機械学習スタートアップシリーズ ベイズ推論による機械学習入門 (KS情報科学専門書)

須山 敦志 | 講談社 | 2017-10-21

最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書!「モデルの構築→推論の導出」という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。 最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書! ベイズ主義機械学習(ベイズ学習)の基本原理にのっとり、「モデルの構築→推論の導出」という一貫した手順…

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深層学習による自然言語処理 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

坪井 祐太, 海野 裕也, 鈴木 潤 | 講談社 | 2017-05-25

応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。「実装上の工夫」など実践的な内容が充実! ◆自然言語処理の応用(機械翻訳、文書要約、対話、質問応答)に焦点を当て、深層学習の利用方法を解説。◆「実装上の工夫」など、本書でしか読めない実践的な内容…

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深層学習

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville | KADOKAWA | 2018-03-07

深層学習の世界的名著、ついに刊行 AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(回帰結合型ニュ…

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Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎

Andreas C. Muller, Sarah Guido | オライリージャパン | 2017-05-25

バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。 数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書! バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使っ…

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