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蔵書情報

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所蔵数 1 在庫数 1 予約数 0

書誌情報サマリ

書名

よくわかる最新機械学習の基本と仕組み (図解入門)

著者名 長橋 賢吾/著
著者名ヨミ ナガハシ ケンゴ
出版者 秀和システム
出版年月 2019.9


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No. 資料番号 請求記号 帯出区分 状態 配架場所 貸出
1 0107394215007.13/ナガ/貸閲複可在庫 書庫3

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2019
007.13 007.13
機械学習

書誌詳細

この資料の書誌詳細情報です。

タイトルコード 1009951867676
書誌種別 和図書(一般)
著者名 長橋 賢吾/著
著者名ヨミ ナガハシ ケンゴ
出版者 秀和システム
出版年月 2019.9
ページ数 302p
大きさ 21cm
ISBN 4-7980-5790-3
分類記号 007.13
分類記号 007.13
書名 よくわかる最新機械学習の基本と仕組み (図解入門)
書名ヨミ ヨク ワカル サイシン キカイ ガクシュウ ノ キホン ト シクミ
副書名 数学が苦手でも理解できる人工知能の基礎 本質を理解
副書名ヨミ スウガク ガ ニガテ デモ リカイ デキル ジンコウ チノウ ノ キソ ホンシツ オ リカイ
内容紹介 機械学習・ディープラーニングで何ができるのか。どういう可能性があるのか。機械学習の概要、ディープラーニングの基本と応用からPythonによる機械学習環境の導入と実行まで、わかりやすく解説する。
著者紹介 東京大学大学院情報理工学研究科修了。博士(情報理工学)。フューチャーブリッジパートナーズ(株)設立。(株)アプリックス代表取締役会長。
叢書名 図解入門
叢書名 Visual Guide Book

(他の紹介)内容紹介 Pythonによるハンズオンで機械学習をより深く理解する!今と未来がわかる最新情報を満載!
(他の紹介)目次 第1章 機械学習とは何か?機械学習を理解する6つの疑問
第2章 機械学習手法1 回帰モデルによる値予測
第3章 機械学習手法2 グループ分類
第4章 機械学習手法3 主成分分析による次元削減
第5章 機械学習手法4 クラス識別
第6章 ディープラーニングの基礎
第7章 ディープラーニングの応用
第8章 機械学習環境の導入と実行
(他の紹介)著者紹介 長橋 賢吾
 慶應義塾大学環境情報学部卒業。同大学院政策・メディア研究科修了、2005年東京大学大学院情報理工学研究科修了。博士(情報理工学)。英国ケンブリッジ大学コンピュータ研究所訪問研究員を経て、2006年日興シティグループ証券(現、シティグループ証券)にてITサービス・ソフトウェア担当の証券アナリストとして従事したのち2009年3月、フューチャーブリッジパートナーズ(株)設立。経営コンサルタントとして、経営の視点から、企業戦略の策定、経営管理、IR支援、M&A、資金調達を実施する。(株)アプリックス代表取締役会長(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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