内容説明
道具として使いこなす！膨大な観測データから普遍的な法則を抽出する手法とは？高校数学レベルから始まり、Ｐｙｔｈｏｎ入門、ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによる実装、最新の論文まで踏み込む入門書。
目次
データとサイエンス
行列と線形変換
確率論と機械学習
ニューラルネットワーク
トレーニングとデータ
Ｐｙｔｈｏｎ入門
ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗによる実装
最適化、正則化、深層化
畳み込みニューラルネットワーク
イジング模型の統計力学
Ｎａｔｕｒｅ Ｐｈｙｓｉｃｓの論文を再現しよう
著者等紹介
富谷昭夫［トミヤアキオ］
２０１５年、大阪大学大学院理学研究科物理学専攻博士課程修了。博士（理学）。２０１５年、大阪大学大学院物理学専攻特任研究員。２０１５年～２０１８年、中国・華中師範大学博士研究員。２０１８年より、理化学研究所基礎科学特別研究員（理研ＢＮＬ研究センター計算物理研究グループ）。主な研究分野は素粒子理論、特に格子ゲージ理論（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）
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