Pythonで動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書 作品一覧

  • Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第3版
    4.0
    Pythonプログラムを動かしながら機械学習の基礎をしっかり学べる! 【本書の目的】 人工知能関連サービスや商品開発において 機械学習の基礎知識が必要となります。 本書では数式とPythonプログラムをつなげて 機械学習の基礎をしっかり学ぶことができます。 【本書の特徴】 本書は、機械学習の原理を数式でしっかり理解し、 Pythonプログラムによってその理解を深めていくことができる書籍です。 ・数式とコードを連携して解説 ・学習内容を「要点整理」で復習 ・TensorFlow 2.7に対応 ・Python 3.9に対応 【読者が得られること】 機械学習のしくみとPythonプログラムを つなげて理解できます。 【対象読者】 機械学習の基礎を数学的な原理からプログラム実装までしっかり学びたい理工学生・エンジニア 【目次】 第 1 章 機械学習の準備 第 2 章 Python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の応用(手書き数字の認識) 第 9 章 教師なし学習 第10章 要点のまとめ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
  • Pythonで動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書 第2版
    -
    数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を学べる! 【本書の目的】 現在、人工知能関連のプロダクト・サービスが数多く見受けられるようになりました。 人工知能関連の開発に機械学習の基礎知識は必須です。 本書はそうした機械学習の基礎知識を学びたいエンジニアに向けた書籍です。 【本書の特徴】 本書は機械学習の基本について、数学の知識をもとに、 実際にPythonでプログラムしながら学ぶことができる書籍です。 ・最新のPython 3.7に対応 ・学習内容を「要点整理」で復習 ・数式とコードをつなげたわかりやすい解説 【読者が得られること】 本書を読み終えた後には、機械学習のしくみとプログラミング手法を理解できます。 【対象読者】 機械学習の基礎を学びたい理工学生・エンジニア 【目次】 第1章 機械学習の準備 第2章 Python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の応用(手書き数字の認識) 第9章 教師なし学習 第10章 要点のまとめ ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。
  • Pythonで動かして学ぶ! あたらしい機械学習の教科書
    5.0
    【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、機械学習の基礎から、Pythonのフレームワーク(scikit-learn:サイキットワーン)や NUmPyといったライブラリを利用した開発方法について、初学者でも理解しやすいようにイラストを交えて、 丁寧に解説した書籍です。 本書では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必要最低限の解説をしています。 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・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・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 ※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。 ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。 ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。 ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。

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