Product Details
ISBN 10 : 429501267X
Content Description
本書は、ソートや検索などの基本的なアルゴリズムから、機械学習や暗号化に使用される最新のもの・より高度なものまでをカバー。さまざまなアルゴリズムを把握できます。アルゴリズムの基本事項から始まり、検索やソートなどの実例を示します。より複雑なアルゴリズムとしては、線形計画法、ページランキング、グラフアルゴリズムを説明。機械学習アルゴリズム背後のロジックも理解できるようにします。ケーススタディとして、不正分析やレコメンデーションエンジンなども取り上げ、並列や暗号化のアルゴリズムなども紹介します。本書は、さまざまなアルゴリズムを活用したい方にとって、その手掛かりとなる格好のガイドブックです。
目次 : 1 基本原理と基本的なアルゴリズム(アルゴリズムの概要/ アルゴリズムで使われるデータ構造/ ソートアルゴリズムと探索アルゴリズム/ アルゴリズムの設計/ グラフアルゴリズム)/ 2 機械学習アルゴリズム(教師なし学習アルゴリズム/ 従来の教師あり学習アルゴリズム/ ニューラルネットワークアルゴリズム/ 自然言語処理のためのアルゴリズム/ レコメンデーションエンジン)/ 3 高度なトピック(データアルゴリズム/ 暗号化に関連するアルゴリズム/ 大規模なアルゴリズム/ 実践で留意すべきポイント)/ 索引
【著者紹介】
イムラン・アハマド : Googleの認定インストラクターとして、Python、機械学習、アルゴリズム、ビッグデータ、ディープラーニングなどを教えている。また、博士課程在籍時には、クラウドコンピューティング環境でリソースを最適に割り当てるための新しい線形計画法ベースのアルゴリズムを提案。その後、カナダ連邦政府の先進分析ラボで機械学習プロジェクトに携わる。現在は、複雑な機械学習モデルを訓練するためにGPUを最適に使用するアルゴリズムの開発に取り組む(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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