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ポスト深層学習!! 本書は、ポスト深層学習の最右翼として注目されている「アンサンブル機械学習」を具体的にプログラムを動かしながら、実践的に学ぶ事ができる。 「アンサンブル機械学習」とは簡単に言えば、従来のいくつかの機械学習法の“良いとこ取り”である。その主な手法であるランダムフォーレスト、ブースティング、バギングなどについて、統計手法との絡みを含めて詳説する。おそらく、アンサンブル機械学習についての本邦初の解説書であろう。 深層学習、機械学習、人工知能に関わる読者には、まさに必携必読の書である。 著者について 武藤佳恭:慶應義塾大学・環境情報学部・教授・工学博士 ※2016年12月現在のものです |
この商品の説明
著者/アーティスト
著者: 武藤佳恭
目次
第0章 機械学習の基礎と環境設定;第1章 ビッグデータ解析と機械学習(ビッグデータ解析とは;重回帰分析とは);第2章 機械学習(サポートベクトル回帰SVR;カーネルリッジ回帰KRR;ナイーブ・ベイズsklearn.naive_bayes機械学習;決定木分類器DecisionTreeClassifier;近傍法;確率的勾配降下法SGDClassifier;ディープラーニングニューラルネットワークkeras);第3章 アンサンブル機械学習(アダブースト(Adaboost);ランダムフォーレスト(RandomForest);エキストラツリー(ExtraTree);エキストラツリーズ(ExtraTrees);グラディエントブースティング(GradientBoosting);バッギング(Bagging);多数決分類器(VotingClassfier));第4章 アンサンブル機械学習の応用事例(クレジットカードのデフォルトの学習;赤ワインの品質を判別できる人工ソムリエ);第5章 OpenCVと畳み込みニューラルネットワーク(OpenCVと人工知能;畳み込みニューラルネットワークで絵画を生成)
商品仕様
- アイテム名:書籍
- ページ数:112p
- 大きさ:24×19cm
- 出版社:近代科学社
- ISBN-10:4764905299
- ISBN-13:9784764905290
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