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資料情報
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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 |
0103412888 | 302.1/ﾏｺ/ | 貸閲複可 | 在庫 | 書庫３ |
○ |
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書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1009810004572 |
| 書誌種別 |
和図書（一般） |
| 著者名 |
ガバン・マコーマック／[著]
松居 弘道／訳
松村 博／訳
|
| 著者名ヨミ |
ガバン マコーマック マツイ ヒロミチ マツムラ ヒロシ |
| 出版者 |
みすず書房
|
| 出版年月 |
1998.1 |
| ページ数 |
416,14p |
| 大きさ |
20cm |
| ISBN |
4-622-03660-6 |
| 分類記号 |
302.1
|
| 分類記号 |
302.1
|
| 書名 |
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| 書名ヨミ |
クウキョ ナ ラクエン |
| 副書名 |
戦後日本の再検討 |
| 副書名ヨミ |
センゴ ニホン ノ サイケントウ |
| 内容紹介 |
初来日から35年、関西に住んで日本列島を歩き日本語の資料を読んできたオーストラリアの歴史家が、日本の直面する問題の核心に迫る。土建国家、レジャー国家、農業国家、平和国家の分析とその地球規模での位置づけを探る。 |
| 著者紹介 |
オーストラリア国立大学の日本史教授。日本及びアジア各国の現代史、政治状況に関する研究を行っている。著書に「共生時代の日本とオーストラリア」など。 |
| (他の紹介)内容紹介 |
教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。さらに、変分オートエンコーダ（ＶＡＥ）や敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、制限付きボルツマンマシン（ＲＢＭ）などの生成モデルも紹介します。 |
| (他の紹介)目次 |
１部 教師なし学習の基礎（機械学習エコシステムにおける教師なし学習の立ち位置
機械学習プロジェクトのはじめから終わりまで）
２部 ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを用いた教師なし学習（次元削減
異常検出 ほか）
３部 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓを用いた教師なし学習（オートエンコーダ
オートエンコーダハンズオン ほか）
４部 ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓを用いた深層教師なし学習（制限付きボルツマンマシンを用いた推薦システム
深層信念ネットワークを用いた特徴量検出 ほか） |
| (他の紹介)著者紹介 |
ペイテル，アンクール・Ａ．
Ｖｉｓｔａ Ｅｑｕｉｔｙ Ｐａｒｔｎｅｒｓのポートフォリオ企業である７Ｐａｒｋ Ｄａｔａのデータサイエンス担当副社長。７Ｐａｒｋ Ｄａｔａでは、代替データを使用して、ヘッジファンドや企業向けのデータ製品を構築し、エンタープライズクライアント向けの機械学習サービス（ＭＬａａＳ）を開発している。ＭＬａａＳには、自然言語処理（ＮＬＰ）、異常検出、クラスタリング、時系列予測が含まれる。７Ｐａｒｋ Ｄａｔａの前は、ニューヨーク市にあるイスラエルの人工知能会社ＴｈｅｔａＲａｙでデータサイエンスを行っていた。ＴｈｅｔａＲａｙは、教師なし学習の応用におけるリーディングカンパニー。ＪＰモルガンのアナリストとしてキャリアをスタートし、その後、世界最大のグローバルマクロヘッジファンドであるブリッジウォーターアソシエイツの新興市場トレーダーとなり、後に機械学習ベースのヘッジファンドであるＲ−Ｓｑｕａｒｅｄ Ｍａｃｒｏを設立、運営を５年間にわたり行う。プリンストン大学のウッドロー・ウィルソン・スクール卒業。現在、ニューヨーク市のトライベッカ在住。世界中を旅している(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)
中田 秀基
博士（工学）。産業技術総合研究所において分散並列計算、機械学習システムの研究に従事。筑波大学連携大学院教授。極真空手初段(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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