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新品本/scikit‐learnとTensorFlowによる実践機械学習
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商品説明
先週の日曜日に、誤って、ネットで複数冊購入してしまったため出品するもの。郵送されたものをそのままお送りします。定価4860円
人工知能 AI Machine learning MLに興味ある方にピッタリの本です。
scikit‐learnとTensorFlowによる実践機械学習 Aurélien Géron著、下田 倫大 監訳、長尾 高弘訳
2018年04月 発行 568ページ
ISBN978-4-87311-834-5
原書: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
内容説明:
本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。
深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。
深層学習にはTensorFlowを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説します。
すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。
人工知能 AI Machine learning MLに興味ある方にピッタリの本です。
scikit‐learnとTensorFlowによる実践機械学習 Aurélien Géron著、下田 倫大 監訳、長尾 高弘訳
2018年04月 発行 568ページ
ISBN978-4-87311-834-5
原書: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
内容説明:
本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。
深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。
深層学習にはTensorFlowを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説します。
すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。
6年以上前
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紛失補償有
商品説明
先週の日曜日に、誤って、ネットで複数冊購入してしまったため出品するもの。郵送されたものをそのままお送りします。定価4860円
人工知能 AI Machine learning MLに興味ある方にピッタリの本です。
scikit‐learnとTensorFlowによる実践機械学習 Aurélien Géron著、下田 倫大 監訳、長尾 高弘訳
2018年04月 発行 568ページ
ISBN978-4-87311-834-5
原書: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
内容説明:
本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。
深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。
深層学習にはTensorFlowを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説します。
すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。
人工知能 AI Machine learning MLに興味ある方にピッタリの本です。
scikit‐learnとTensorFlowによる実践機械学習 Aurélien Géron著、下田 倫大 監訳、長尾 高弘訳
2018年04月 発行 568ページ
ISBN978-4-87311-834-5
原書: Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow
内容説明:
本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。
深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。
深層学習にはTensorFlowを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説します。
すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。
6年以上前
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