機械学習と深層学習―Ｐｙｔｈｏｎによるシミュレーション

小高 知宏【著】

オーム社（2018/05発売）

• サイズ A5判／ページ数 208p／高さ 22cm
• 商品コード 9784274222269
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

本書は人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを示す。『機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション』のPython版登場!!
　本書は人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを示します。具体的な処理手続きやプログラム例（Python）を適宜示すことで、これらの技術がどのようなものなのかを理解できるように紹介していきます。

まえがき
第1章　機械学習とは
第2章　機械学習の基礎
第3章　群知能と進化的手法
第4章　ニューラルネット
第5章　深層学習

小高知宏［オダカ トモヒロ］
著・文・その他

目次

第１章　機械学習とは（機械学習とは；本書例題プログラムの実行環境について）
第２章　機械学習の基礎（帰納学習；強化学習）
第３章　群知能と進化的手法（群知能；進化的手法）
第４章　ニューラルネット（ニューラルネットワークの基礎；バックプロパゲーションによるニューラルネットの学習）
第５章　深層学習（深層学習とは；深層学習の実際）

著者等紹介

小高知宏［オダカトモヒロ］
１９８３年早稲田大学理工学部卒業。１９９０年早稲田大学大学院理工学研究科後期課程修了、工学博士。同年九州大学医学部附属病院助手。１９９３年福井大学工学部情報工学科助教授。１９９９年福井大学工学部知能システム工学科助教授。２００４年福井大学大学院工学研究科教授（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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[dahatake]

シュミレーションと副題にはあるが、殆どが機械学習・深層学習、そして一部が強化学習の話。遺伝的アルゴリズムにも触れられている。 Python のコードは理論を学ぶ上では役に立つ。 今は強化学習のライブラリも多数あるので、実ビジネスの参考にはならない。2018年刊なので、それはしょうがない。

2022/01/30

[PenguinTrainer]

pythonちっくな書き方ではないが、帰納学習、強化学習、蟻コロニー最適化法、遺伝的アルゴリズム等の問題設定からそれらをどのようにプログラムに落とし込んでいくか書かれた本である

2019/12/09

[wai]

以前、オライリーの「ゼロから作るDeep Learning」を読んだ。 ディープラーニングのさまざまなアルゴリズムをライブラリを使わずに実装することは大変勉強になったが、そのアルゴリズムがどのようなことを表すのかがなかなか掴みづらいことがあった。 本書は各アルゴリズムを視覚的にわかりやすく説明しているので、問題解決にどのアルゴリズムを使うべきかの選択に役立つと感じた。 また、機械学習とのブリッジも良くできていて、機械学習とディープラーニングをそれぞればらばらに勉強していたひとにはオススメ。

2018/06/19