| 1.
電子ブック |
|
橋本幸士編 ; 橋本幸士 [ほか] 著
目次情報:
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||
| 2.
電子ブック |
ＥＢ
|
手塚太郎著
目次情報:
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||
| 3.
電子ブック |
ＥＢ
|
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
目次情報:
続きを見る
概要:
本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、強化学習などを取り上げ、scikit‐l
…
earnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13〜16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||
| 4.
電子ブック |
ＥＢ
|
曽我部東馬著
目次情報:
続きを見る
概要:
誤差関数がわかれば異常検知がわかる!時系列・非時系列データに対する異常検知をPythonで学びましょう。異常検知を通して機械学習の本質を理解し、深層学習による応用を実践します。
|
|||||||||||||||||||||||||||
| 5.
電子ブック |
ＥＢ
|
新納浩幸著
目次情報:
続きを見る
概要:
ディープラーニング技術を使った自然言語処理においてword2vec、LSTM、seq2seq、BERTは、重要な技術です。本書では、機械学習フレームワークのPyTorchを利用することで、それらのディープラーニング技術を使ったプログラムをよ
…
り容易に実装する方法を解説します。本書で作成するプログラムは、「文章内の単語の品詞を分類する」「日英の機械翻訳を行う」「質問に対する回答を返す」ことなどを目的にしています。本書は、そうした自然言語処理システムの実装を試してみたいという方にとって格好の一冊です。
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||
| 6.
電子ブック |
ＥＢ
|
小高知宏著
目次情報:
続きを見る
概要:
数式もプログラムも出てこない初心者のための機械学習の本。ことばを話すふしぎな羊と電気仕掛けの機械の羊と一緒に、機械学習のしくみをやさしく学びましょう。
|
|||||||||||||||||||||||||||
| 7.
電子ブック |
|
小澤誠一, 齋藤政彦共編
目次情報:
続きを見る
概要:
数理・データサイエンス・AI(応用基礎レベル)モデルカリキュラムに対応!AI(人工知能)技術やデータを活用するための数理のエッセンスをわかりやすく解説。
|
|||||||||||||||||||||||||||
| 8.
電子ブック |
|
小高知宏著
目次情報:
続きを見る
|
