出版社内容情報
機械学習アルゴリズムの基礎を広く紹介。既存ライブラリを使用した受身の機械学習を脱却し,より高度な機械学習技術の習得を目指す。
目次
機械学習とアルゴリズム
第1部 教師あり学習(分類;回帰;検証)
第2部 教師なし学習(クラスタリング;次元削減;自然言語処理)
第3部 強化学習
第4部 深層学習
著者等紹介
鈴木顕[スズキアキラ]
2013年東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。現在、東北大学大学院情報科学研究科准教授。博士(情報科学)。専門は組合せ遷移、グラフアルゴリズム、計算の複雑さ、ニューラルネットワーク(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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- analog 2020年1月号