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1.

図書

図書
Steve Fenton著 ; クイープ訳
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2015.1  xviii, 257p ; 23cm
シリーズ名: Programmer's selection
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第1章 : TypeScript言語の機能
第2章 : 型システム
第3章 : TypeScriptでのオブジェクト指向
第4章 : ランタイム
第5章 : ブラウザでのTypeScriptの実行
第6章 : サーバーでのTypeScriptの実行
第7章 : 例外、メモリ、パフォーマンス
第8章 : JavaScriptライブラリの使用
第9章 : テストの自動化
付録
第1章 : TypeScript言語の機能
第2章 : 型システム
第3章 : TypeScriptでのオブジェクト指向
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。
2.

図書

図書
Damian Conway著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2006.8  xxii, 495p ; 24cm
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3.

図書

図書
David M. Bourg, Glenn Seemann著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2005.1  xviii, 372p ; 24cm
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4.

図書

図書
Nick McClure著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : インプレス, 2017.8  xxix, 359p ; 24cm
シリーズ名: Impress top gear
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第1章 : TensorFlowの仕組みと基本事項を押さえる
第2章 : TensorFlowスタイル—演算/層の追加、損失関数やモデル評価などの実装
第3章 : 線形回帰—逆行列/分解法からロジスティック回帰まで
第4章 : サポートベクトルマシン—線形SVMの操作・次元縮約、非線形SVM/多クラスSVMの実装など
第5章 : 最近傍法—編集距離、距離関数の組み合わせ、最近傍法の画像認識など
第6章 : ニューラルネットワーク—論理ゲート、単層/多層ニューラルネットワークの実装など
第7章 : 自然言語処理—BoW/TF‐IDF/スキップグラム/CBOWなど
第8章 : 畳み込みニューラルネットワーク—単純なCNN/高度なCNN/モデルの再トレーニングなど
第9章 リカレントニューラルネットワーク—LSTM/Sequence‐to‐Sequence/Siamese : Similarity法
第10章 : TensorFlowを運用環境で使用する
第11章 : TensorFlowをさらに活用する—遺伝的アルゴリズム/連立常微分方程式など
第1章 : TensorFlowの仕組みと基本事項を押さえる
第2章 : TensorFlowスタイル—演算/層の追加、損失関数やモデル評価などの実装
第3章 : 線形回帰—逆行列/分解法からロジスティック回帰まで
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 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。 続きを見る
5.

図書

図書
Sebastian Raschka著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : インプレス, 2016.7  xxxiv, 428p ; 24cm
シリーズ名: Impress top gear
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「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—機械学習アルゴリズムのトレーニング
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
データ前処理—よりよいトレーニングセットの構築
次元削減でデータを圧縮する
モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ
機械学習の適用1—感情分析
機械学習の適用2—Webアプリケーション
回帰分析—連続値をとる目的変数の予測
クラスタ分析—ラベルなしデータの分析
ニューラルネットワーク—画像認識トレーニング
ニューラルネットワーク—数値計算ライブラリTheanoによるトレーニングの並列化
「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—機械学習アルゴリズムのトレーニング
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
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 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。 続きを見る
6.

図書

図書
John Cheng, Max Grossman, Ty McKercher著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : インプレス, 2015.9  xxii, 560p ; 24cm
シリーズ名: Impress top gear
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7.

図書

図書
Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : インプレス, 2018.3  xxxviii, 584p ; 24cm
シリーズ名: Impress top gear
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「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
データ前処理—よりよいトレーニングセットの構築
次元削減でデータを圧縮する
モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス
アンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ
機械学習の適用1—感情分析
機械学習の適用2—Webアプリケーション
回帰分析—連続値をとる目的変数の予測〔ほか〕
「データから学習する能力」をコンピュータに与える
分類問題—単純な機械学習アルゴリズムのトレーニング
分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用
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 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。 続きを見る
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