小高知宏

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機械学習と深層学習 Pythonによるシミュレーション

小高知宏

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Product Details

Genre
：
Architecture&Engineering
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784274222269
ISBN 10 : 4274222268
Format
：
Books
Publisher
：
オーム社
Release Date
：
May/2018
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
小高知宏 ,  

Content Description

目次 : 第１章　機械学習とは（機械学習とは/ 本書例題プログラムの実行環境について）/ 第２章　機械学習の基礎（帰納学習/ 強化学習）/ 第３章　群知能と進化的手法（群知能/ 進化的手法）/ 第４章　ニューラルネット（ニューラルネットワークの基礎/ バックプロパゲーションによるニューラルネットの学習）/ 第５章　深層学習（深層学習とは/ 深層学習の実際）

【著者紹介】
小高知宏 : １９８３年早稲田大学理工学部卒業。１９９０年早稲田大学大学院理工学研究科後期課程修了、工学博士。同年九州大学医学部附属病院助手。１９９３年福井大学工学部情報工学科助教授。１９９９年福井大学工学部知能システム工学科助教授。２００４年福井大学大学院工学研究科教授（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）

（「BOOK」データベースより）

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Book Meter Reviews

こちらは読書メーターで書かれたレビューとなります。

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  • dahatake

    読了日：2022/01/30

    シュミレーションと副題にはあるが、殆どが機械学習・深層学習、そして一部が強化学習の話。遺伝的アルゴリズムにも触れられている。 Python のコードは理論を学ぶ上では役に立つ。 今は強化学習のライブラリも多数あるので、実ビジネスの参考にはならない。2018年刊なので、それはしょうがない。

  • PenguinTrainer

    読了日：2019/12/09

    pythonちっくな書き方ではないが、帰納学習、強化学習、蟻コロニー最適化法、遺伝的アルゴリズム等の問題設定からそれらをどのようにプログラムに落とし込んでいくか書かれた本である

  • wai

    読了日：2018/06/19

    以前、オライリーの「ゼロから作るDeep Learning」を読んだ。 ディープラーニングのさまざまなアルゴリズムをライブラリを使わずに実装することは大変勉強になったが、そのアルゴリズムがどのようなことを表すのかがなかなか掴みづらいことがあった。 本書は各アルゴリズムを視覚的にわかりやすく説明しているので、問題解決にどのアルゴリズムを使うべきかの選択に役立つと感じた。 また、機械学習とのブリッジも良くできていて、機械学習とディープラーニングをそれぞればらばらに勉強していたひとにはオススメ。

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