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実践Deep Learning PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム
  • みんなの評価 5つ星のうち 4 1件
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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2018/04/26
  • 出版社: オライリー・ジャパン
  • サイズ:21cm/316p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-87311-832-1
  • 国内送料無料
専門書

紙の本

実践Deep Learning PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム

著者 Nikhil Buduma (著),太田 満久 (監訳),藤原 秀平 (監訳),牧野 聡 (訳)

微積分や行列演算、Pythonの基礎知識を持つ人に向けて、ディープラーニングの歴史的背景からTensorFlowによる実装まで、ニューラルネットとアルゴリズムを解説する。...

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実践Deep Learning PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム

3,888(税込)

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商品説明

微積分や行列演算、Pythonの基礎知識を持つ人に向けて、ディープラーニングの歴史的背景からTensorFlowによる実装まで、ニューラルネットとアルゴリズムを解説する。サンプルコードが入手できるURLつき。【「TRC MARC」の商品解説】

機械学習とニューラルネットワークの基礎を学ぶ!
2000年代にニューラルネットワークの研究が再び活発になりました。現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。Google、Microsoft、Facebookなどの企業では、社内のディープラーニングチームが急成長しています。しかし、多くの人にとってディープラーニングはまだまだとても複雑で困難な課題です。本書ではサンプルのPython★プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。微積分、行列演算、Python 3★の基礎があれば誰でも本書を始めることができます。本書を読み終える頃には、読者はディープラーニングの歴史的背景を把握し、TensorFlowに用意されている最適化アルゴリズムを組み合わせてニューラルネットワークを構成できるようになるでしょう。【商品解説】

機械学習とニューラルネットワークの基礎を学ぶ!

現在、ディープラーニングは近代的な機械学習の道を切り開いている非常に活発な研究領域となっています。Google、Microsoft、Facebookなどの企業では、社内のディープラーニングチームが急成長しています。しかし、多くの人にとってディープラーニングはまだまだとても複雑で困難な課題です。本書ではサンプルのPython★プログラムと簡潔な説明を通してこの複雑な分野の主要な概念を紹介します。微積分、行列演算、Python 3★の基礎があれば誰でも本書を始めることができます。本書を読み終える頃には、読者はディープラーニングの歴史的背景を把握し、TensorFlowに用意されている最適化アルゴリズムを組み合わせてニューラルネットワークを構成できるようになるでしょう。【本の内容】

著者紹介

Nikhil Buduma

略歴
〈Nikhil Buduma〉サンフランシスコに拠点を置くデータ駆動型プライマリーヘルスケアのシステムを手がける企業Remedyの共同創業者兼チーフサイエンティスト。Q Venture Partnersを運営。

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評価内訳

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2018/11/12 22:32

投稿元:ブクログ

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