Scikit‐learnとTensorFlowによる実践機械学習

著者

書誌事項

Scikit‐learnとTensorFlowによる実践機械学習

Aurélien Géron著 ; 長尾高弘訳

オライリー・ジャパン , オーム社 (発売), 2018.4

タイトル別名

Hands‐on machine learning with Scikit‐Learn and TensorFlow : concepts, tools, and techniques to build intelligent systems

実践機械学習 : scikit‐learnとTensorFlowによる

タイトル読み

Scikit‐learn ト TensorFlow ニヨル ジッセン キカイ ガクシュウ

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注記

原著 (O'Reilly, c2017) の翻訳

監訳: 下田倫大

索引: p527-539

内容説明・目次

内容説明

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。

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）

「BOOKデータベース」 より

詳細情報

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