Pythonで機械学習入門―深層学習から敵対的生成ネットワークまで

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Pythonで機械学習入門―深層学習から敵対的生成ネットワークまで

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  • サイズ A5判/ページ数 393p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784274222863
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3055

出版社内容情報

登場人物のPython勉強ノートに書かれているサンプルコードや解説を読むことで、楽しみながらプログラミングができる内容。

目次

第1章 魔法の鏡との出会い
第2章 機械学習の発見
第3章 思い出のアヤメ
第4章 画像データを学んでみよう
第5章 未来を予測する
第6章 深層学習の秘密
第7章 敵対的生成ネットワーク

著者等紹介

大関真之[オオゼキマサユキ]
1982年生まれ。2004年東京工業大学理学部物理学科卒業。2004年駿台予備学校物理科非常勤講師。2006年東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻修士課程修了。2008年東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻博士課程早期修了。2008年東京工業大学産学官連携研究員。2010年京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻助教。2011年ローマ大学物理学科プロジェクト研究員。現在、東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻准教授、博士(理学)。東北大学量子アニーリング研究開発センターセンター長。東京工業大学科学技術創成研究院准教授。株式会社シグマアイ代表取締役CEO。専門は統計力学、量子力学、機械学習。平成21年度手島精一記念研究賞博士論文賞受賞、第6回日本物理学会若手奨励賞受賞、平成28年度文部科学大臣表彰若手科学者賞受賞、ITエンジニア本大賞技術書部門大賞受賞、平成30年度船井学術賞受賞(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

affistar

1
ストーリー性が上手だなと思いました。機械学習や深層学習という言葉もさりげなく、ストーリーに違和感なく取り込めているし。確かにライブラリとかは神の助けを借りる感じだなあ。扱っている内容は機械学習から敵対的生成ネットワーク(GAN)まであって結構本格的。すべて動かしたわけではないけどコードも豊富にのってあるので楽しそう。数学よりも実用性を重視していて、手を動かしながらやってみるところができるのは良さそう。2023/05/03

ちぃ

1
良書。2021/06/24

TakeMottoDrum

1
すばらしいサンプルコードの数々で、試しがいがあります。 高度な内容とは裏腹に、読者に優しく一歩一歩説明してくれるサービス精神にあふれる一冊。 途中、GPGPUを導入せい、という流れとなり、 私はWindows環境のため、手探りでライブラリ導入にチャレンジしたところどはまり、それだけで2週間程度の夜が犠牲になった。まーいい思い出です。 おすすめですが、このシリーズ特有らしい「お妃さま」とか「姫」とか「小人」が不思議世界を作っていて、そのコーナーを読まされるのはつらかった。。。普通ではだめでしょうかー。2020/01/05

Megumi221

0
2022/03/30

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