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 |
澄川 | 6013072514 | 007/ｼﾞ/ | 大型本 | 4 | 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。
Aurélien Géron 下田 倫大 長尾 高弘
先輩データサイエンティストからの指…
浅野 純季／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…
機械学習と最適化による問題解決講座…
沓掛 健太朗／著
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…
事例でわかるMLOps ： 機械学…
杉山 阿聖／編著…
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…
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…
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…
ソフトコンピューティング ： 工学…
日本計算工学会／…
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…
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 |
1008001268212 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
scikit‐learnとTensorFlowによる実践機械学習 |
| 書名ヨミ |
サイキットラーン ト テンソルフロー ニ ヨル ジッセン キカイ ガクシュウ |
| 著者名 |
Aurélien Géron／著
|
| 著者名ヨミ |
Aurelien Geron |
| 著者名 |
下田 倫大／監訳 |
| 著者名ヨミ |
シモダ ノリヒロ |
| 著者名 |
長尾 高弘／訳 |
| 著者名ヨミ |
ナガオ タカヒロ |
| 出版者 |
オライリー・ジャパン
|
| 出版年月 |
2018.4 |
| ページ数 |
25,539p |
| 大きさ |
24cm |
| 分類記号 |
007.13
|
| 分類記号 |
007.13
|
| ISBN |
4-87311-834-5 |
| 内容紹介 |
scikit‐learnとTensorFlowによる機械学習のテキスト。現実的な問題を、サンプルデータを示し、機械学習で解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説する。サンプルデータ・演習問題等はDL可能。 |
| 著者紹介 |
機械学習のコンサルタント。 |
| 件名 |
機械学習、ニューラル・ネットワーク |
| 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) |
内容細目表
前のページへ
