海野裕也

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オンライン機械学習 機械学習プロフェッショナルシリーズ

海野裕也

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Product Details

Genre
：
Sciences&Physics
ISBN/Catalogue Number
：
ISBN 13 : 9784061529038
ISBN 10 : 406152903X
Format
：
Books
Publisher
：
Kodansha
Release Date
：
April/2015
Release Country
：
Japan
Co-Writer, Translator, Featured Individuals/organizations
:
岡野原大輔, 得居誠也, 徳永拓之 ,  

Content Description

だれでも、すぐに実践できる。ライバルに差をつけろ！基礎から理論、実装、最新手法までをすべて網羅した。数学的な準備も記載され、初学者にうれしい親切設計。

目次 : 第１章　序論/ 第２章　準備/ 第３章　基礎/ 第４章　発展/ 第５章　性能解析/ 第６章　実装

【著者紹介】
海野裕也 : ２００８年、東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻修士課程修了。現在、（株）Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｉｎｆｒａｓｔｕｒｕｃｔｕｒｅ知的情報処理事業部副事業部長

岡野原大輔 : 博士（情報理工学）。２０１０年東京大学大学院情報理工学系研究科コンピュータ科学専攻博士課程修了。現在、（株）Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｉｎｆｒａｓｔｕｒｕｃｔｕｒｅ取締役副社長

得居誠也 : ２０１２年東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻修士課程修了。現在、（株）Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｎｅｔｗｏｒｋｓリサーチャー

徳永拓之 : ２００７年東京大学大学院情報理工学系研究科創造情報学専攻修士課程修了。現在、（株）Ｐｒｅｆｅｒｒｅｄ　Ｉｎｆｒａｓｔｕｒｕｃｔｕｒｅ知的情報処理事業部事業部長（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）

（「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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  • disktnk

    読了日：2015/10/18

    タイトルにオンラインとあるけど、バッチ型でも使えるノウハウも含まれている。基礎から発展(深層学習や分散学習など)、性能評価まで幅広く扱っており、トピックごとに理解を深めたい人には向かないかもしれない。ただ個人的には、実務目線で整理されており、特に正則化項やペナルティ、SGD以外の勾配降下法、RFTLなどの説明が非常に分かり易かった。入門本に次に良いかもしれない。

  • Tsukasa Fukunaga

    読了日：2015/09/21

    リグレット解析やオンライン並列学習など、個別の内容としては面白いが、本の構成があまり適切ではないと思う。第二章「準備」で数学的なことを少々解説しているが、非常に薄いのでこれだけでわかることは難しいだろうので、不要だと思う。第六章「実装」では行列計算の方法などについて書かれるのだろうかと思ったが、浮動小数点やベクトルが疎な場合の計算やlogsumの計算などがほとんど。三章の一節である「自然言語処理への応用」は少々やっつけ感がある気がする。

  • kk

    読了日：2017/10/27

    読了．

  • Shuhei Iitsuka

    読了日：2017/07/10

    ニューラルネットワーク，SVM，ロジスティック回帰がひとつのオンライン機械学習問題に帰着されることを理解するのに良い．オンライン最適化そのもののリグレット解析により興味がある人は，同じ MLP シリーズの『オンライン予測』がおすすめ．

  • inakoshi

    読了日：2017/01/03

    1〜3章は基本的で、復習レベル。4章のPA, CW, AROWあたりや、Deep Learningとの関係あたりは再読しておきたい。

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