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書誌情報

書名

ゼロから作るDeep Learning  2  自然言語処理編 

著者名 斎藤 康毅/著
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.7


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No. 所蔵館 資料番号 請求記号 配架場所 所蔵棚番号 資料種別 帯出区分 状態 付録 貸出
1 図書情報館1310280068007.1/サ/2階図書室WORK-416一般図書貸出禁止在庫   ×

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数理統計学

書誌詳細

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タイトルコード 1008001292843
書誌種別 図書
書名 ゼロから作るDeep Learning  2  自然言語処理編 
書名ヨミ ゼロ カラ ツクル ディープ ラーニング 
著者名 斎藤 康毅/著
著者名ヨミ サイトウ コウキ
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2018.7
ページ数 17,412p
大きさ 21cm
分類記号 007.13
分類記号 007.13
ISBN 4-87311-836-9
内容紹介 自然言語処理や時系列データ処理に使われるディープラーニングの技術を学べるテキスト。やさしい言葉で解説するとともに、実際に作ることで理解を確かにできるよう、Pythonのソースコードも掲載する。
著者紹介 1984年長崎県生まれ。東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。人工知能に関する研究開発に従事。
件名 深層学習
言語区分 日本語

(他の紹介)内容紹介 データを分析し、それをもとに論理的に考えることは、現代人に欠かせない素養である。成績、貯蓄、格差など身近な事例を用いて、使える統計思考を身につけよう!
(他の紹介)目次 第1部 データを集める・眺める・調べる(伸びない英語の成績
みんなの家の貯蓄額って、こんなに多いの?
遅くなった結婚年齢―散らばり度合いを考えよう
広がる格差を確認する方法
関係性を確認しよう
確率分布とは何だ?
推定と検定の考え方
推定と検定を利用してみよう
バラツキの差を考える)
第2部 データを考察する・分析する・検証する(散布図に直線を引こう―回帰分析の考え方入門
回帰分析の確からしさを考える
勉強するほど成績は上昇するのか
データをまとめて分析しよう
多くのデータをまとめて扱う
時系列データを扱う方法)
付録 論文の書き方と統計分析(実証分析が大事な理由とは
実証分析を使った論文・レポートの書き方)
(他の紹介)著者紹介 加藤 久和
 1958年東京都生まれ。明治大学政治経済学部教授、博士(経済学)。慶應義塾大学経済学部卒業、筑波大学大学院経営・政策科学研究科修了。国立社会保障・人口問題研究所室長、産業構造審議会基本政策部会委員等を歴任。専門は人口経済学、社会保障論、計量経済学。著書に『人口経済学入門』(日本評論社、日本人口学会賞受賞)など(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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