目次
第１章 機械による学習のはじまり
第２章 数学の基礎を準備
第３章 線形から非線形へ
第４章 量的な予測を行うディープラーニング
第５章 質的な分類を行うディープラーニング
第６章 学習結果の適用
第７章 機械学習を成功させる工夫
第８章 ディープラーニングによる広告効果測定
付録
著者等紹介
朝野煕彦［アサノヒロヒコ］
千葉大学文理学部卒業、埼玉大学大学院修了。専修大学・東京都立大学・首都大学東京教授、多摩大学および中央大学客員教授を経て、（株）コレクシアアカデミックアドバイザー、日本マーケテイング学会監事、日本行動計量学会名誉会員（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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感想・レビュー
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Go Extreme
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機械による学習：人工知能の夢 パーセプトロン エキスパートシステム 得られた教訓と発展 数学の基礎を準備：データテーブルは行列 行列とベクトルの計算 偏微分 行列とベクトルの偏微分 線形から非線形へ：線形モデル SEM と決定木 活性化関数 非線形最適化 量的な予測を行うディープラーニング：分析データとモデル 誤差逆伝播法 勾配行列の高速導出 質的な分類を行うディープラーニング：交差エントロピー基準 学習結果の適用：予測フェーズ データハンドリング 機械学習成功の工夫 ディープラーニングによる広告効果測定2021/04/20
