Tensorflowで学ぶ機械学習・ニューラルネットワーク

機械学習と人工知能技術を完全マスター！線形回帰からニューラルネットワークまで。機械学習のアルゴリズムをマスター。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗでの実装を解説！

目次 : １　機械学習に必要なもの（機械学習の旅/ ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗの必需品）/ ２　主要な学習アルゴリズム（線形回帰とその先/ クラス分類の簡単な紹介/ 自動的にデータをクラスタリングする/ 隠れマルコフモデル）/ ３　ニューラルネットワークの実例（自動エンコーダの中身/ 強化学習/ 畳み込みニューラルネットワーク）

【著者紹介】
ニシャン・シュクラ : ロボティクスによるコンピュータビジョンと機械学習に関する、ＵＣＬＡの博士研究員。バージニア大学でコンピュータサイエンスの学士号と数学の学士号を取得。Ｈａｃｋ．ＵＶＡの創設メンバーで、Ｈａｓｋｅｌｌの講義を幅広く行った。Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｆａｃｅｂｏｏｋ、Ｆｏｕｒｓｑｕａｒｅの開発者、ＳｐａｃｅＸの機械学習エンジニアとして働き、Ｈａｓｋｅｌｌ　Ｄａｔａ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｃｏｏｋｂｏｏｋの著者。分析化学から自然言語処理に関する研究論文を発表している

岡田佑一 : 学生時代はニューラルネットワークと統計学に関する研究を行う。２０１３年以降はプログラミングの問題を多数作成し、延べ１０，０００人以上からの解答コードに対して評価・コメントし、解説記事等の執筆活動も行っている。現在は小さな学習塾を営みつつ、組み合わせ最適化に関する研究を行う（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）