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「機械学習プログラミング」が身近なものに!
パッと学ぶ「機械学習」
清水 美樹 著
2021年 6月28日発売   A5判  208ページ 定価 \2,530(本体 \2,300)
   ISBN978-4-7775-2153-1 C3004 \2300E
 昨今のAIブームの中でも、「ディープ・ラーニング」や「ニューラル・ネットワーク」などは、コアな技術です。
 しかし、一部の技術者を除いて、誰もが使えているわけではありません。
「機械学習って何ができるのか」「勉強してみたけど、よく分からない…」など疑問をもった、「機械学習プログラミング」に挑戦してみたい方が、時間をかけずに「機械学習」をモノにするための入門書です。
■ 主な内容 ■

■体験する「機械学習」

  • ゲーム的なデモ
  • プロも使っているデモ
  • パラメータを動かせるデモ

■”パパッ”とコードを眺める

  • 「機械学習」と「ディープ・ラーニング」
  • 「scikit-learn」で「機械学習」
  • 「Keras+TensorFlow」で「ディープ・ラーニング」

■「機械学習」のための「Python環境」の構築

  • 「Anaconda」の「ダウンロード」と「インストール」
  • 「Jupyter Notebook」の起動と基本的な操作
  • 「機械学習」でよく使う「ライブラリ」

■「Matplotlib」でグラフを自由自在

  • tanh、シグモイド、ReLU
  • 複数のグラフを表示
  • 散布図
  • 画面の色を塗り分ける

■実践、「機械学習」

  • 「分類問題」とは
  • コード実行の準備
  • 「学習データ」の作成準備
  • 分類モデル「サポート・ベクトル・マシン」
  • 分類モデル「決定木」
  • 分類モデル「k近傍法」
  • 回帰モデル「サポート・ベクトル回帰」
  • 回帰モデル「決定木回帰」
  • 回帰モデル「k近傍回帰」

■「TensorFlow-Keras」で「ディープ・ラーニング」

  • 古典的データセット「MNIST」
  • 「全結合層」によるネットワークの仕組み
  • 「全結合型ネットワーク」による「画像分類」の実際
  • 参考:“畳み込み「ニューラル・ネットワーク」”

■付録 機械学習の基礎知識

  • [A]「機械学習」の種類
  • [B]モデル作成の課題

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