書籍概要

図解即戦力

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

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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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