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やってみよう！ 機械学習
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  • カテゴリ：一般
  • 販売開始日： 2019/02/06
  • 出版社： 技術評論社
  • ISBN：978-4-297-10396-5

読割 50

読割50とは？

読割50とは？

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電子書籍

やってみよう！ 機械学習

著者 黒柳敬一 , 氏原 淳志 , 竹野 峻輔 , 樽石 将人 , 久保 光証 , 米田 武 , シバタ アキラ , 小川 幹雄 , 木村 優志 , 泰 昌平 , 井上 祐寛 , 小川 雄太郎 , 藤原 秀平 , 飯塚 修平 , 足立 昌彦 , 長谷川 猛 , 有山 圭二 , 山口 祐 , 鈴木 たかのり , 福島 真太朗 , 石本 敦夫 , くーむ , @driller , 片柳 薫子 , 中井 悦司

（概要）月刊誌『Software Design』の特集や単発企画で評判の良い、機械学習とPython関連の記事を再編纂。機械学習・深層学習に取り組んでいる開発現場のITエ...

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やってみよう！ 機械学習

税込 2,398 円 21pt

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やってみよう！機械学習 体験から習得へエンジニアがいま押さえるべき技術 （ＳｏｆｔｗａｒｅＤｅｓｉｇｎ別冊）

税込 2,398 円 21pt

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商品説明

（概要）

月刊誌『Software Design』の特集や単発企画で評判の良い、機械学習とPython関連の記事を再編纂。機械学習・深層学習に取り組んでいる開発現場のITエンジニアが自身で試して学んだことが記事のベースになっており、いま押さえておくべき技術を習得する足がかりとして最適です。


（こんな方におすすめ）

・機械学習や深層学習、Pythonを学びはじめたいと考えている人


（目次）

第1章　私も機械学習エンジニアになりたい！


  • 　1-1　ビジネスの変革をもたらす機械学習 ～深層学習、人工知能との違いとは～

  • 　1-2　ディープラーニング入門 ～CNNで画像分類とドキュメント分類にチャレンジ！～

  • 　COLUMN 1　自然言語処理エンジニアから見た深層学習

  • 　1-3　低予算ではじめる機械学習用自作マシンのポイント

  • 　1-4　機械学習エンジニアを目指すには ～開発と採用の現場からアドバイス～

  • 　COLUMN 2　機械学習なんて信頼できない！にどう対処するか ～“グレーボックス”でユーザに説明～

    • 第2章　機械学習の始め方


  • 　2-1　機械学習をはじめよう ～必要なのはデータ・アルゴリズム・計算資源～

  • 　2-2　APIで学習済みモデルを利用しよう ～Google Cloud Vision APIで画像認識を行う～

  • 　2-3　クラウド＆GUIですぐに始めよう ～Azure Machine Learning Studioで構築～

  • 　2-4　本格的にPythonライブラリを使おう ～scikit-learn入門と機械学習の勉強方法～

    • 第3章　君は使わずにいられるか？ TensorFlow.js


  • 　3-1　～js版にも通ずる機械学習に適した特徴とは？～ TensorFlowのしくみと思想

  • 　3-2　～GoogleのWebアプリからノウハウを学ぼう～ TensorFlow.jsのメリットを活かした開発

  • 　3-3　～TensorFlow.jsを使ってみよう～ 学習済みモデルの組み込みとモデル構築の実践

    • 第4章　実践！ GPUサーバでディープラーニング


  • 　4-1　インフラエンジニアが押さえておくべきディープラーニングとGPUの関係

  • 　4-2　ディープラーニングにおける計算資源の重要性

  • 　4-3　GPUサーバでつくるミニ囲碁プログラム（前編）

  • 　4-4　GPUサーバでつくるミニ囲碁プログラム（後編）

    • 第5章　今すぐはじめるPython


  • 　5-1　～今から始めるならPythonがお勧め！～ なぜPythonを導入するとお得なのか

  • 　5-2　Pythonの導入と基本 ～文法からライブラリまで～

  • 　5-3　～Jupyter Notebookを使って納得！～ 機械学習にはPythonが最適なワケ

    • 第6章　そのPythonライブラリ、どうして必要なんですか？


  • 　6-1　パッケージ管理の基礎を知ろう ～効率的な開発のための前準備～

  • 　6-2　Pythonの基礎力を高めよう ～ライブラリの使い方と作り方～

  • 　6-3　データ分析の前処理をさくっと終わらせよう ～定時に帰るためのpandas入門～

  • 　6-4　イメージどおりにデータを可視化しよう ～データに隠された意味を見つけるMatplotlib入門～

    • Appendix　［データサイエンス超入門］機械学習をどう学ぶべきか？ ～数学とコンピュータのつなぎ方～

    著者紹介

    足立 昌彦

    略歴
    大学院にて人工知能を研究。株式会社カブク取締役兼CTO。

    有山 圭二

    略歴
    ソフトウェア開発会社(有)シーリスの代表。Androidアプリケーションの受託開発やAndroidに関するコンサルティングの傍ら、技術系月刊誌への寄稿などを行う。

    鈴木 たかのり

    略歴
    サイトを作るためにZope/Ploneと出会い、その後Pythonを使い始める。

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