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。
書誌情報
| 書名 |
Google Cloud Platformではじめる機械学習と深層学習
|
| 著者名 |
吉川 隼人／著
|
| 出版者 |
リックテレコム
|
| 出版年月 |
2017.12 |
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 | 0180258394 | 007.1/ﾖ/ | 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。
機械学習 深層学習 クラウドコンピューティング
Azureクラウド設計完全ガイド …
アクセンチュア株…
PYTHONではじめる機械学習
荒木 雅弘／著
確率的機械学習入門編2
ケヴィン・P.マ…
確率的機械学習入門編1
ケヴィン・P.マ…
30秒でわかる!データサイエンスで…
L.ヴィッタート…
Google Workspace完…
桑名 由美／著,…
クラウドのきほんとしくみ ： 図解…
大澤 文孝／著
対称性と機械学習
岡野原 大輔／著
マルチクラウドセキュリティの教科書…
大島 悠司／共著…
今すぐ使えるかんたんGoogle …
田中 友尋／著,…
先輩データサイエンティストからの指…
浅野 純季／著,…
MLOps実装ガイド ： 本番運用…
Yaron Ha…
AWS生成AIアプリ構築実践ガイド
針原 佳貴／著,…
数理でひもとくAI技術の深化 ： …
恐神 貴行／著
Pythonによるあたらしいデータ…
寺田 学／著,辻…
誰でもできる!Gemini for…
井上 健語／著,…
Azureの知識地図 ： クラウド…
土田 純平／著,…
Amazon Web Servic…
小笠原 種高／著
機械学習と最適化による問題解決講座…
沓掛 健太朗／著
クラウドデータベース入門
川上 明久／著,…
Azure Machine Lea…
永田 祥平／著,…
Microsoft 365 Cop…
田村 正一／監修…
スッキリわかるPythonによる機…
須藤 秋良／著,…
AWS IoT実践講座 ： デバイ…
小林 嗣直／著,…
入門Terraform ： クラウ…
草間 一人／著,…
scikit‐learn、Kera…
Aurélien…
全体像と用語がよくわかる!Micr…
山田 裕進／著
センサと機械学習ではじめる人間行動…
荒川 豊／著,石…
できるGoogle Workspa…
平塚 知真子／著…
ディープラーニングE資格精選問題集…
小林 範久／著,…
Google Cloudのしくみと…
grasys／著…
事例でわかるMLOps ： 機械学…
杉山 阿聖／編著…
ひと目でわかるIntune ： ク…
国井 傑／著,加…
Azureネットワーク設計・構築入…
山本 学／著,山…
Python機械学習クックブック
Kyle Gal…
AWSクラウドネイティブデザインパ…
林 政利／著,根…
生成Deep Learning ：…
David Fo…
マルチクラウドデータベースの教科書…
朝日 英彦／著,…
Scratchではじめる機械学習 …
石原 淳也／著,…
Amazon Bedrock生成A…
御田 稔／著,熊…
ハンズオンで学ぶAWSコスト最適化…
緒方 遼太郎／著…
深層学習による自動作曲入門
シン アンドリュ…
ディープラーニングG検定公式テキス…
日本ディープラー…
クラウドデータレイク ： 無限の可…
Rukmani …
ゼロから作るDeep Learn…5
斎藤 康毅／著
AWS認定クラウドプラクティショナ…
山下 光洋／著,…
AWSコンピュータービジョン開発の…
Lauren M…
AWSインフラサービス活用大全 ：…
Andreas …
教養としての機械学習
杉山 将／著
マルチクラウドネットワークの教科書…
宮川 亮／著
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 |
1008001223520 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
Google Cloud Platformではじめる機械学習と深層学習 |
| 書名ヨミ |
グーグル クラウド プラットフォーム デ ハジメル キカイ ガクシュウ ト シンソウ ガクシュウ |
| 著者名 |
吉川 隼人／著
|
| 著者名ヨミ |
ヨシカワ ハヤト |
| 出版者 |
リックテレコム
|
| 出版年月 |
2017.12 |
| ページ数 |
11,306p |
| 大きさ |
24cm |
| 分類記号 |
007.13
|
| 分類記号 |
007.13
|
| ISBN |
4-86594-121-0 |
| 内容紹介 |
Google Cloud Platform上の各種機械学習関連のツール・APIを活用し、実際に機械学習の環境やデータに触れながら、機械学習の原理や手法、データの評価方法、深層学習等を体験的に学ぶことができる本。 |
| 件名 |
機械学習、深層学習、クラウドコンピューティング |
| 言語区分 |
日本語 |
| (他の紹介)内容紹介 |
入門から、「ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ」による畳み込みニューラルネットワークへの本格チャレンジまで。使い勝手抜群の「各種ＭＬ ＡＰＩ」とインタラクティブな多機能ツール「Ｄａｔａｌａｂ」でぐんぐん進む機械学習への理解。 |
| (他の紹介)目次 |
１ ＧＣＰと機械学習（ＧＣＰを使ってみよう
Ｄａｔａｌａｂを使ってみよう
ＧＣＰでお手軽、機械学習）
２ 識別の基礎（２クラスの識別
多クラスの識別と様々な識別器
データの評価方法とチューニング）
３ ディープラーニング入門（ディープラーニングの基礎
ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク））
Ａｐｐｅｎｄｉｘ |
| (他の紹介)著者紹介 |
吉川 隼人
１９８２年宮城県生まれ。東京理科大学大学院基礎工学研究科修士課程修了。学生時代は研究機関にて半導体の研究に従事。２００７年富士ゼロックス株式会社入社後、画像処理ＡＳＩＣ／ＦＰＧＡの開発プロジェクト、アジアパシフィック圏でのクラウドによるソリューション展開などを経験。同社にてＩｏＴデータ解析や機械学習を用いた新規技術開発などを行う。最近は、Ｇｏｏｇｌｅ Ｃｌｏｕｄ Ｐｌａｔｆｏｒｍや機械学習をテーマに各コミュニティにも登壇し、これらの普及に努めている(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) |
内容細目表
前のページへ
