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1.

図書

図書
Brett Lantz著 ; 長尾高弘訳
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2017.3  x, 380p ; 23cm
シリーズ名: Programmer's selection
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第1章 : 機械学習入門
第2章 : データの管理と把握
第3章 : 遅延学習—最近傍法を使った分類
第4章 : 確率的学習—単純ベイズを使った分類
第5章 : 分割統治—決定木と分類ルールを使った分類
第6章 : 数値データの予測—回帰法
第7章 : ブラックボックス的な手法—ニューラルネットワークとサポートベクトルマシン
第8章 : パターンの検出—相関ルールを使った買い物かご分析
第9章 : データのグループの検出—k平均によるクラスタリング
第10章 : モデルの性能の評価
第11章 : モデルの性能の改善
第12章 : 機械学習の専門的なテーマ
第1章 : 機械学習入門
第2章 : データの管理と把握
第3章 : 遅延学習—最近傍法を使った分類
2.

図書

図書
Aurélien Géron著 ; 長尾高弘訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2018.4  xxv, 539p ; 24cm
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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
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
概要: 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‐lear n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。 続きを見る
3.

図書

図書
Aurélien Géron著 ; 長尾高弘訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2020.10  xxxii, 798p ; 24cm
所蔵情報: loading…
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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 ほか
第2部 ニューラルネットワークと深層学習 : 人工ニューラルネットワークとKerasの初歩
深層ニューラルネットワークの訓練
TensorFlowで作るカスタムモデルとその訓練
TensorFlowによるデータのロードと前処理 ほか
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
概要: 機械学習で問題を解決するまでの一連の手法を体系立てて解説!すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyterノートブックを使って動かしながら学べる。サンプルコードがTensorFlow2に準拠。
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