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超実践 アンサンブル機械学習

著者 武藤 佳恭

ポスト深層学習!!

本書は、ポスト深層学習の最右翼として注目されている「アンサンブル機械学習」を具体的にプログラムを動かしながら、実践的に学ぶ事ができる。
「アンサンブル機械学習」とは簡単に言えば、従来のいくつかの機械学習法の“良いとこ取り”である。その主な手法であるランダムフォーレスト、ブースティング、バギングなどについて、統計手法との絡みを含めて詳説する。おそらく、アンサンブル機械学習についての本邦初の解説書であろう。
深層学習、機械学習、人工知能に関わる読者には、まさに必携必読の書である。

電子書籍¥2,700 小売希望価格(税別)

紙の書籍¥2,700定価(税別)

基本情報

発売日 2016年12月26日
ページ数 128 ページ ※印刷物
サイズ B5 変形
ISBN 9784764905290
ジャンル 情報
タグ 機械学習
電子書籍形式 固定型

主要目次

第0章 機械学習の基礎と環境設定
第1章 ビッグデータ解析と機械学習
第2章 機械学習
第3章 アンサンブル機械学習
第4章 アンサンブル機械学習の応用事例
第5章 OpenCV と畳み込みニューラルネットワーク

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