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書誌情報

書名

新琴似連町機関紙  500号   

著者名 新琴似連合町内会/編   新琴似西連合町内会/編
出版者 新琴似連合町内会
出版年月 2012.3


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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0119177954KR071/シ/2階郷土107A郷土資料貸出禁止在庫   ×
2 新琴似2012890204KR071/シ/郷土郷土資料貸出禁止在庫   ×
3 新琴似新川2210835274K071/シ/5図書室参考資料貸出禁止在庫   ×

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機械学習 ニューラル・ネットワーク

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1008000527834
書誌種別 図書
書名 新琴似連町機関紙  500号   
書名ヨミ シンコトニ レンチョウ キカンシ 
著者名 新琴似連合町内会/編
著者名ヨミ シンコトニ レンゴウ チョウナイカイ
著者名 新琴似西連合町内会/編
著者名ヨミ シンコトニ ニシ レンゴウ チョウナイカイ
版表示 縮刷版
出版者 新琴似連合町内会
出版年月 2012.3
ページ数 900p
大きさ 30cm
分類記号 071
分類記号 071
内容紹介 2003年9月号・401号~2011年12月号・500号収録
言語区分 日本語

(他の紹介)内容紹介 本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説。深層学習以外の機械学習にはscikit‐learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。深層学習にはTensorFlowを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説。すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。
(他の紹介)目次 第1部 機械学習の基礎(機械学習の現状
エンドツーエンドの機械学習プロジェクト
分類
モデルの訓練
サポートベクトルマシン(SVM) ほか)
第2部 ニューラルネットワークと深層学習(TensorFlowを立ち上げる
人工ニューラルネットワーク入門
深層ニューラルネットの訓練
複数のデバイス、サーバーを使った分散TensorFlow
畳み込みニューラルネットワーク ほか)
(他の紹介)著者紹介 ジュロン,オーレリアン
 機械学習のコンサルタント。もとGooglerで、2013年から2016年にかけてYouTubeビデオ分類チームのリーダーだった。フランスの主要な無線ISPのひとつであるWifirstの設立者でもあり、2002年から2012年までCTOを務めていた。また、電気自動車シェアサービスのAutolib’を運営するPolyconseilの設立者として、2001年にはCTOを務めた。それ以前は、金融(JP MorganとSoci´et´e G´en´erale)、防衛(カナダDOD)、医療(輸血)などのさまざまな分野でエンジニアを経験している(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)
下田 倫大
 元データ分析の会社のエンジニアリングマネージャーで、現在は外資系IT企業のカスタマーエンジニア。『アナリティクス×エンジニアリング』の領域で日々奮闘しており、データ分析や深層学習、機械学習を活用した案件に積極的に携わっている(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)
長尾 高弘
 1960年千葉県生まれ。東京大学教育学部卒、株式会社ロングテール社長。訳書100冊以上、詩集もある(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)


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