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書誌情報サマリ

資料名

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. 所蔵館 資料種別 配架場所 状態 帯出区分 請求記号 資料番号 貸出
1 本館図書一般中央図書室在庫 帯出可007//0118670553 ○

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機械学習

書誌詳細

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タイトルコード 1009916795371
書誌種別 図書
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(9版) 007.13
分類記号(10版) 007.13
資料名 よくわかる最新機械学習の基本と仕組み　(図解入門)
資料名ヨミ 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
叢書名 図解入門
叢書名 Visual Guide Book
副書名 数学が苦手でも理解できる人工知能の基礎
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
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。

(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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