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[BOOKデータベースより]
教師あり学習の基本をわかりやすく丁寧に解説!数式とプログラムをつなげて理解できる!Jupyter Notebook対応。
第1章 機械学習の準備
[日販商品データベースより]第2章 Pythoの基本
第3章 グラフの描画
第4章 機械学習に必要な数学の基本
第5章 教師あり学習:回帰
第6章 教師あり学習:分類
第7章 ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第8章 ニューラルネットワーク・ディープラーニング(手書き数字の認識)
第9章 教師なし学習
【本書の概要】
人工知能開発の分野では、機械学習(教師あり学習)を利用した開発が非常に多くなってきています。
本書は学習環境の準備から始まり、Pythonの基本および数学の基本を丁寧に解説。
その上で、教師あり学習について、サンプルを元に解説しています。
初学者でも理解しやすいようにイラストを多く利用しています。
また、教師あり学習だけにとどまらず、教師なし学習についても触れています。
【本書の特徴と構成】
機械学習について基礎からきちんと学習できよう、構成を工夫しています。
第1章では開発環境の準備について解説しています。
第2章では機械学習に必要なPythonの基礎知識について丁寧に解説しています。
第3章では機械学習でよく利用するグラフの描画について主だった方法を中心に解説しています。
第4章では機械学習に必要な数学の知識について解説しています。
第5章では教師あり学習(回帰)についてサンプルを元に丁寧に解説しています。
第6章では教師あり学習(分類)についてサンプルを元に丁寧に解説しています。
第7章ではニューラルネットワーク・ディープラーニングの基本について解説しています。
第8章ではニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用について解説しています。
第9章では教師なし学習について、ポイントを押さえて解説しています。
特に第5章から第9章では、機械学習を学ぶ過程でつまづきやすいポイントについて
著者がピックアップし、丁寧に解説しています。
【対象読者】
機械学習について学びたい初学者
【著者】
伊藤真(いとう・まこと)
栃木県出身、神奈川県在住。
2000年、東北大学大学院にてラットのナビゲーション行動の数理モデルの研究で情報科学博士取得。
2004-2016年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットの実験グループリーダーを務め、
ラットの脳活動のデータ収集とその解析に従事。
主に、ラットの選択行動と脳活動を強化学習モデルで説明する研究を行ってきた。
2017年より、プログレス・テクノロジーズ株式会社に入社、人工知能の産業利用を目指す。
趣味はダンボール工作。