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- カテゴリ:一般
- 発売日:2017/01/23
- 出版社: SBクリエイティブ
- サイズ:21cm/277p
- 利用対象:一般
- ISBN:978-4-7973-8808-4
読割 50
紙の本
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)
著者 橋本 泰一 (著)
人工知能の理論と実装について述べた入門書。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する。【「TRC...
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)
データ分析のための機械学習入門
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商品説明
人工知能の理論と実装について述べた入門書。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する。【「TRC MARC」の商品解説】
ディープラーニング、TensorFlow、scikit-learn、Hadoop、リアルタイム集計……。
いま、エンジニアに欠かせない、最新技術のエッセンス。
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ながら、機械学習理論から実行環境の紹介、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。【商品解説】
目次
- ■第1章 人工知能と機械学習
- ●1-1 人工知能とは?
- ▲1-1-1 膨大なデータからある特徴的な機能を提供する「人工知能」
- ●1-2 BIはAIの夢を見るか
- ▲1-2-1 ビジネスを支えるAIと機械学習エンジニア
- ●1-3 現在の人工知能は「知能」なのか?
- ▲1-3-1 人工知能がデータ分析を行う日
著者紹介
橋本 泰一
- 略歴
- 〈橋本泰一〉東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。LINE株式会社にてデータ分析システムおよび機械学習インフラの開発・運用を担当するチームのマネージャー。
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