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書誌情報

書名

TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+  impress top gear  

著者名 Nick McClure/著   クイープ/訳
出版者 インプレス
出版年月 2017.8


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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 中央図書館0181131814007.1/マ/1階図書室31A一般図書一般貸出在庫  

関連資料

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Nick McClure クイープ
2017
007.13 007.13
機械学習

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1008001190217
書誌種別 図書
書名 TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+  impress top gear  
書名ヨミ テンソルフロー キカイ ガクシュウ クックブック 
著者名 Nick McClure/著
著者名ヨミ Nick McClure
著者名 クイープ/訳
著者名ヨミ クイープ
出版者 インプレス
出版年月 2017.8
ページ数 29,359p
大きさ 24cm
分類記号 007.13
分類記号 007.13
ISBN 4-295-00200-0
内容紹介 数値処理用のオープンソースライブラリ「TensorFlow」の解説書。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したうえで、機械学習に関する手法を具体的なレシピとして示す。
著者紹介 モンタナ州立大学とセントベネディクト/セントジョーンズ大学で応用数学の学位を取得。PayScale,Inc.のシニアデータサイエンティスト。
件名 機械学習
言語区分 日本語
備考 サンプルコードのダウンロードサービス利用できます。

(他の紹介)内容紹介 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。
(他の紹介)目次 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


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