データ分析のための機械学習入門 : Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術
著者
書誌事項
データ分析のための機械学習入門 : Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術
（Informatics & IDEA）
SBクリエイティブ, 2017.1
- タイトル別名
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Study of machine learning for data analysis
データ分析 (ぶんせき) のための機械学習入門 (きかいがくしゅうにゅうもん) : Python (パイソン) で動 (うご) かし、理解 (りかい) できる、人工知能技術 (じんこうちのうぎじゅつ)
Pythonで動かし理解できる人工知能技術
- タイトル読み
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データ ブンセキ ノ タメノ キカイ ガクシュウ ニュウモン : Python デ ウゴカシ、リカイ デキル、ジンコウ チノウ ギジュツ
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注記
主要参考図書/URL/論文: p273
内容説明・目次
内容説明
いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません。本書では、具体的なデータ分析事例を交え、機械学習理論から実行環境、Ｐｙｔｈｏｎプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。
目次
- 第１章 人工知能と機械学習（人工知能とは？；ＢＩはＡＩの夢を見るのか？ ほか）
- 第２章 データ分析処理のための基盤技術（Ｈａｄｏｏｐ—大規模データを処理するインフラ；Ｈｉｖｅ—Ｈａｄｏｏｐ上でより容易にデータ処理を実現 ほか）
- 第３章 リアルタイムにデータを分析する—データから「いま」を知る技術（Ｆｌｕｅｎｔｄ；Ｎｏｒｉｋｒａ ほか）
- 第４章 機械学習アルゴリズム—データから「未来」を知る技術（機械学習とは；機械学習アルゴリズム ほか）
- 第５章 ディープラーニング（単純パーセプトロンとその仲間たち；ニューラルネットワーク ほか）
「BOOKデータベース」 より
