図解即戦力シリーズ図解即戦力
機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書
2019年9月2日紙版発売
2019年9月2日電子版発売
株式会社アイデミー 山口達輝,松田洋之 著
A5判/240ページ
定価2,178円(本体1,980円+税10%)
ISBN 978-4-297-10640-9
書籍の概要
この本の概要
機械学習・ディープラーニングについて学ぶための,図解形式の解説書です。エンジニア1年生,機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が,機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術,しくみ,開発の基礎知識などを一通り学ぶことができます。
こんな方におすすめ
- 機械学習・ディープラーニングの基本を知りたい人
目次
1章 人工知能の基礎知識
- 人工知能とは
- 機械学習(ML)とは
- ディープラーニング(DL)とは
- 人工知能と機械学習が普及するまで
2章 機械学習の基礎知識
- 教師あり学習のしくみ
- 教師なし学習のしくみ
- 強化学習のしくみ
- 統計と機械学習の違い
- 機械学習と特徴量
- 得意な分野,苦手な分野
- 機械学習の活用事例
3章 機械学習のプロセスとコア技術
- 機械学習の基本ワークフロー
- データの収集
- データの整形
- モデルの作成と学習
- バッチ学習とオンライン学習
- テストデータによる予測結果の検証
- 学習結果に対する評価基準
- ハイパーパラメータとモデルのチューニング
- 能動学習
- 相関と因果
- フィードバックループ
4章 機械学習のアルゴリズム
- 回帰分析
- サポートベクターマシン
- 決定木
- アンサンブル学習
- アンサンブル学習の応用
- ロジスティック回帰
- ベイジアンモデル
- 時系列分析と状態空間モデル
- k近傍(k-NN) 法とk平均(k-means)法
- 次元削減と主成分分析
- 最適化と遺伝的アルゴリズム
5章 ディープラーニングの基礎知識
- ニューラルネットワークとその歴史
- ディープラーニングと画像認識
- ディープラーニングと自然言語処理
6章 ディープラーニングのプロセスとコア技術
- 誤差逆伝播法によるニューラルネットワークの学習
- ニューラルネットワークの最適化
- 勾配消失問題
- 転移学習
7章 ディープラーニングのアルゴリズム
- 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
- 再帰型ニューラルネットワーク(RNN)
- 強化学習とディープラーニング
- オートエンコーダ
- GAN(敵対的生成ネットワーク)
- 物体検出
8章 システム開発と開発環境
- 人工知能プログラミングにおける主要言語
- 機械学習用ライブラリとフレームワーク
- ディープラーニングのフレームワーク
- GPUプログラミングと高速化
- 機械学習サービス
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