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1.

図書

図書
チーム・カルポ著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2019.1  247p ; 21cm
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
第1章 ディープラーニングとは何なのか : 深層学習(ディープラーニング)とは
ディープラーニングって具体的に何をするの?
第2章 ニューロンの発火を調整する : 自分以外を拒否するように学習する
Kerasで構築したニューラルネットワークで手書き数字を認識する
第3章 画像認識/物体認識を行う : 2次元フィルターを配置した「畳み込みニューラルネットワーク」
訓練データに過剰に適合するのを避ける
飛行機、自動車、イヌ、ネコなど10種類の物体を認識する
カラー画像を移動、回転、拡大・縮小して認識精度を90%にする
第4章 セマンティックギャップをなくす : イヌとネコ、機械にとっては見分けるのは困難
転移学習でイヌとネコを高精度で見分ける
第5章 過去の情報を取り入れて学習する : 過去の情報を現在の学習に活かす試み / リカレントニューラルネットワーク
RNNにLSTMを配置して画像認識を行う
第1章 ディープラーニングとは何なのか : 深層学習(ディープラーニング)とは
ディープラーニングって具体的に何をするの?
第2章 ニューロンの発火を調整する : 自分以外を拒否するように学習する
概要: 人工知能のためのプログラミング入門。アルゴリズムの基礎から実践までを解説!数式をPythonプログラムに落とし込む!
2.

図書

図書
チーム・カルポ著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2018.10  319p ; 21cm
シリーズ名: Pythonライブラリ定番セレクション
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第1章 データを可視化するライブラリ、MatplotlibとSeaborn : Matplotlibとは
Seabornとは
第2章 開発環境の構築 : Anacondaのインストール
仮想環境の構築とライブラリのインストール ほか
第3章 Matplotlib/Seaborn活用のポイント : 折れ線グラフの描画 / pyplot.plot
グラフ操作のためのナビゲーションバー : ほか
タイトル・軸ラベルの表示(title()、xlabel( : 、ylabel
テキストのスタイルをまとめて制御する(fontdict) : ほか
第5章 Seaborn APIリファレンス : 散布図の作成 / relplot
ラインプロット(sns.relplot(kind=‘line’)) : ほか
第1章 データを可視化するライブラリ、MatplotlibとSeaborn : Matplotlibとは
Seabornとは
第2章 開発環境の構築 : Anacondaのインストール
概要: シンプルな言語仕様からスマートにプログラミングができる人気のPythonは、MatplotlibやSeabornなどのグラフ作成ライブラリが登場したことで、統計データ可視化の定番となりました。本書は、Matplotlibによるグラフ作成の基 本とSeabornによるグラフスタイルの利用によって、より美しいグラフ表現が学べるようになります。 続きを見る
3.

図書

図書
チーム・カルポ著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2019.1  281p ; 21cm
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第1章 この本で扱うニューラルネットワークとは : 自然界の計算機、ニューロン
パーセプトロン ほか
第2章 勾配法と確率的勾配降下法 : 直線で上昇するグラフのその先を勾配降下法で予測する
曲線を描きつつ上昇カーブを描くグラフのその先を多項式回帰で解く ほか
第3章 パーセプトロン : パーセプトロンを使って2つのグループに分類してみる
パーセプトロンに「学習機能」を持たせる ほか
第4章 ニューラルネットワークによる学習 : ネットワークの入力から出力へ
出力誤差を入力方向に向かって伝達してネットワークを賢くする ほか
第1章 この本で扱うニューラルネットワークとは : 自然界の計算機、ニューロン
パーセプトロン ほか
第2章 勾配法と確率的勾配降下法 : 直線で上昇するグラフのその先を勾配降下法で予測する
概要: 人工知能のためのプログラミング入門。アルゴリズムの基礎から実践までを解説!数式をPythonプログラムに落とし込む!
4.

図書

図書
チーム・カルポ著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2018.10  359p ; 21cm
シリーズ名: Pythonライブラリ定番セレクション
所蔵情報: loading…
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第1章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras : ディープラーニング
TensorFlowで何ができる?
第2章 開発環境の用意とPythonの基礎 : Python/TensorFlowで開発するための環境を用意する
仮想環境の構築とライブラリのインストール ほか
第3章 TensorFlowの概要 : TensorFlowのインストール
TensorFlowの使い方のキホン ほか
第4章 TensorFlowの基本 : tf.summary.FileWriterクラス
tf.train.GradientDescentOptimizerクラス ほか
第5章 例題で学ぶTensorFlowの基本 : tf.sigmoid()で2値分類を解く
tf.nn.softmax()でマルチクラス分類を解く ほか
第1章 機械学習ライブラリTensorFlowとKeras : ディープラーニング
TensorFlowで何ができる?
第2章 開発環境の用意とPythonの基礎 : Python/TensorFlowで開発するための環境を用意する
概要: 本書は、TensorFlowによる機械学習について学べるよう、シンプルな二値分類から画像認識、自然言語処理における時系列データの分析まで、理論を交えつつ体系的に解説します。畳み込みニューラルネットで深層学習モデルの構築手法が学べる。ディープ ラーニング実装の定番! 続きを見る
5.

図書

図書
チーム・カルポ著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2019.4  529p ; 24cm
所蔵情報: loading…
6.

図書

図書
チーム・カルポ著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2023.5  543p ; 21cm
シリーズ名: Python定番セレクション
所蔵情報: loading…
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第1章 データサイエンスをはじめよう
第2章 Pythonによる数値演算の基本
第3章 Matplotlibによるデータの可視化
第4章 データ分析の実践 / 記述統計と推計統計
第5章 統計分析の実践 / 仮説検定と分散分析
第6章 予測問題におけるモデリング
第7章 分類問題におけるモデリング
第8章 教師なし学習におけるモデリング
第9章 : ディープラーニング
第1章 データサイエンスをはじめよう
第2章 Pythonによる数値演算の基本
第3章 Matplotlibによるデータの可視化
概要: 生データを使ってAI・データ分析!ライブラリ最新バージョン完全対応!Visual Studio Code完全対応!統計の生データを使って統計学の基礎から解析の各種手法、前処理、モデリング、機械学習、パターン認識、深層学習アプリの作成までステ ップアップ! 続きを見る
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