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