蔵書情報
この資料の蔵書に関する統計情報です。現在の所蔵数 在庫数 予約数などを確認できます。
この資料に対する操作
電子書籍を読むを押すと 電子図書館に移動しこの資料の電子書籍を読むことができます。
資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
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 | 0181131814 | 007.1/マ/ | 1階図書室 | 31A | 一般図書 | 一般貸出 | 在庫 | |
○ |
関連資料
この資料に関連する資料を 同じ著者 出版年 分類 件名 受賞などの切り口でご紹介します。
scikit‐learn、Kera…
Aurélien…
センサと機械学習ではじめる人間行動…
荒川 豊/著,石…
Python機械学習クックブック
Kyle Gal…
Scratchではじめる機械学習 …
石原 淳也/著,…
AWSコンピュータービジョン開発の…
Lauren M…
教養としての機械学習
杉山 将/著
機械学習の技術としくみ : オール…
金城 俊哉/著
解釈可能なAI : 機械学習モデル…
Ajay Tha…
機械学習システムデザイン : 実運…
Chip Huy…
コンピュータビジョンのための実践機…
Valliapp…
The Kaggle Book :…
Konrad B…
xDiversityという可能性の…
落合 陽一/[ほ…
データサイエンス入門 : データ取…
上田 雅夫/著,…
大学4年間のデータサイエンスが10…
久野 遼平/[著…
Pythonによるあたらしいデータ…
寺田 学/著,辻…
統計学を革命する : 資本主義を支…
ジャスティン・ジ…
本質を捉えたデータ分析のための分析…
杉山 聡/著
Scratchであそぶ機械学習 :…
石原 淳也/著,…
図解まるわかりデータサイエンスのし…
増井 敏克/著
データ駆動型ファイナンス : 基礎…
吉川 大介/著
Pythonで動かして学ぶ!あたら…
伊藤 真/著
初めてのTensorFlow.js…
Gant Lab…
機械学習をめぐる冒険
小高 知宏/著
セキュリティエンジニアのための機械…
Chiheb C…
AIの心理学 : アルゴリズミック…
Tobias B…
機械学習デザインパターン : デー…
Valliapp…
実践AWSデータサイエンス : エ…
Chris Fr…
統計的機械学習ことはじめ : デー…
廣野 元久/著
はじめての機械学習 : 中学数学で…
田口 善弘/著
マスターアルゴリズム : 世界を再…
ペドロ・ドミンゴ…
仕事ではじめる機械学習
有賀 康顕/著,…
キッチン・インフォマティクス : …
原島 純/共著,…
ウェブ最適化ではじめる機械学習 :…
飯塚 修平/著
プログラミングなしではじめる人工知…
天野 直紀/著
今日から使える!データサイエンスが…
今西 航平/著,…
Scratchではじめる機械学習 …
石原 淳也/著,…
知識ゼロからの機械学習入門
太田 和樹/著,…
Pythonではじめる教師なし学習…
Ankur A.…
Pythonで学ぶ強化学習 : 入…
久保 隆宏/著
データサイエンスの森Kaggleの…
坂本 俊之/著
Tableauで始めるデータサイエ…
岩橋 智宏/著,…
物理学者、機械学習を使う : 機械…
橋本 幸士/編,…
機械学習教本
柴原 一友/共著…
よくわかる最新機械学習の基本と仕組…
長橋 賢吾/著
図解大学4年間のデータサイエンスが…
久野 遼平/著,…
NumPyによるデータ分析入門 :…
Umit Mer…
Pythonと実データで遊んで学ぶ…
梅津 雄一/著,…
P…ゲームアプリ/インフラ/エッジ編
飯塚 健太郎/[…
Pythonで動かして学ぶ!あたら…
伊藤 真/著
いちばんやさしいPython機械学…
鈴木 たかのり/…
前へ
次へ
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 |
内容細目表
前のページへ