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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

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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