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書誌情報

書名

データ分析のための機械学習入門 Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術  Informatics & IDEA  

著者名 橋本 泰一/著
出版者 SBクリエイティブ
出版年月 2017.1


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2017
007.13 007.13
機械学習

書誌詳細

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タイトルコード 1008001127653
書誌種別 図書
書名 データ分析のための機械学習入門 Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術  Informatics & IDEA  
書名ヨミ データ ブンセキ ノ タメ ノ キカイ ガクシュウ ニュウモン 
著者名 橋本 泰一/著
著者名ヨミ ハシモト タイイチ
出版者 SBクリエイティブ
出版年月 2017.1
ページ数 10,277p
大きさ 21cm
分類記号 007.13
分類記号 007.13
ISBN 4-7973-8808-4
内容紹介 人工知能の理論と実装について述べた入門書。具体的なデータ分析事例を交え、機械学習理論から実行環境、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説する。
著者紹介 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。LINE株式会社にてデータ分析システムおよび機械学習インフラの開発・運用を担当するチームのマネージャー。
件名 機械学習
言語区分 日本語

(他の紹介)内容紹介 いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。本書では、具体的なデータ分析事例を交え、機械学習理論から実行環境、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。
(他の紹介)目次 第1章 人工知能と機械学習(人工知能とは?
BIはAIの夢を見るのか? ほか)
第2章 データ分析処理のための基盤技術(Hadoop―大規模データを処理するインフラ
Hive―Hadoop上でより容易にデータ処理を実現 ほか)
第3章 リアルタイムにデータを分析する―データから「いま」を知る技術(Fluentd
Norikra ほか)
第4章 機械学習アルゴリズム―データから「未来」を知る技術(機械学習とは
機械学習アルゴリズム ほか)
第5章 ディープラーニング(単純パーセプトロンとその仲間たち
ニューラルネットワーク ほか)
(他の紹介)著者紹介 橋本 泰一
 東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。東京工業大学助手(助教)、特任准教授。9年間の教員期間では、テキストマイニング関連の研究および学内外の情報システム開発のマネジメントを行う。その後グリー株式会社に勤務。ユーザーの不正投稿検知や処理、データ分析基盤のソフトウェア開発に携わる。2014年からLINE株式会社に勤務。専門領域は自然言語処理、情報検索、データマイニング。現在は同社にてデータ分析システムおよび機械学習インフラの開発・運用を担当するチームのマネージャーとして従事(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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