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「機械学習プログラミング」が身近なものに!
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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）
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ISBN978-4-7775-2153-1 C3004 \2300E
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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。
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| ■ 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
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