1.
図書 |
アレクサンダー・A・ステパノフ, ダニエル・E・ローズ著 ; クイープ訳
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2.
図書 |
Steve Fenton著 ; クイープ訳
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概要:
JavaScriptを使いやすくスケーラブルな言語へと拡張し、開発をパワーアップするための現実解。
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3.
図書 |
Bjarne Stroustrup著 ; 遠藤美代子翻訳
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4.
図書 |
Bjarne Stroustrup著 ; クイープ, 遠藤美代子訳
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概要:
C++11/14準拠・プロとして恥ずかしくない本格的なスキルを獲得する!
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5.
図書 |
Nick McClure著 ; クイープ訳
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概要:
TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。機械学習や深層学習などAI分野を中心に活用が進んでいます。本書では、最初に、変数/プレースホルダといったTensorFlowの基本や、さまざまなオープンデータを扱う方法を説明。以
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降は、機械学習に関するさまざまな手法を具体的なレシピとして示していきます。線形回帰からCNN/RNNまで解説しつつ、運用環境向けの手法や連立常微分方程式も取り上げます。TensorFlowとPython3を使ったさまざまな手法について具体的に知りたい方に格好の一冊です。
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6.
図書 |
Sebastian Raschka著 ; クイープ訳
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概要:
機械学習とは、データから学習した結果をもとに、新たなデータに対して判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、そうした方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonプログラミングによる
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実装法を説明していきます。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。
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7.
図書 |
JD Isaacks著 ; クイープ監訳
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概要:
新規に導入された機能を使いこなすために新米開発者が知っておくべき7つのユニット。単なる通り一遍の言語知識だけでなく、高みへと到達するための、ちょっとハードな入門書。
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8.
図書 |
Will Kurt著 ; クイープ監訳
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概要:
関数型プログラミングを正しく理解し、Haskellで思う存分遊べるようになる本。
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9.
図書 |
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
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概要:
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‐l
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earnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しました。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。
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10.
図書 |
Julian Avila, Trent Hauck著 ; クイープ訳
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概要:
一連の基本作法から、前処理、次元削減、線形モデル、交差検証、SVM、アンサンブル、テキスト分析、多分類、ニューラルネットワークまで、各種テクニックを幅広く解説。
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