ＡＩ ＆ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ Ｐｙｔｈｏｎで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 （第２版）

伊藤 真【著】

翔泳社（2019/07発売）

• サイズ A5判／ページ数 416p／高さ 22cm
• 商品コード 9784798159911
• NDC分類 007.1
• Cコード C3055

出版社内容情報

数学の基礎知識とPythonコードを紐づけて機械学習の基本を学べる！



【本書の目的】

現在、人工知能関連のプロダクト・サービスが数多く見受けられるようになりました。

人工知能関連の開発に機械学習の基礎知識は必須です。

本書はそうした機械学習の基礎知識を学びたいエンジニアに向けた書籍です。


【本書の特徴】

本書は機械学習の基本について、数学の知識をもとに、

実際にPythonでプログラムしながら学ぶことができる書籍です。

・最新のPython 3.7に対応

・学習内容を「要点整理」で復習

・数式とコードをつなげたわかりやすい解説


【読者が得られること】

本書を読み終えた後には、機械学習のしくみとプログラミング手法を理解できます。


【対象読者】

機械学習の基礎を学びたい理工学生・エンジニア



【目次】

第1章　機械学習の準備

第2章　Pythonの基本

第3章　グラフの描画

第4章　機械学習に必要な数学の基本

第5章　教師あり学習：回帰

第6章　教師あり学習：分類

第7章　ニューラルネットワーク・ディープラーニング

第8章　ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用（手書き数字の認識）

第9章　教師なし学習

第10章　機械学習の要点まとめ

内容説明

サンプルを使って「教師あり学習」を丁寧に解説！数式とプログラムをつなげて理解できる！Ｊｕｐｙｔｅｒ　Ｎｏｔｅｂｏｏｋ対応。最新のＰｙｔｈｏｎ３．７に対応。学習内容を「要点のまとめ」で復習。数式とプログラムをつなげたわかりやすい解説。

目次

第１章　機械学習の準備
第２章　Ｐｙｔｈｏｎの基本
第３章　グラフの描画
第４章　機械学習に必要な数学の基本
第５章　教師あり学習：回帰
第６章　教師あり学習：分類
第７章　ニューラルネットワーク・ディープラーニング
第８章　ニューラルネットワーク・ディープラーニングの応用（手書き数字の認識）
第９章　教師なし学習
第１０章　要点のまとめ

著者等紹介

伊藤真［イトウマコト］
栃木県出身。２０００年、東北大学大学院にてラットのナビゲーション行動の数理モデルの研究で情報科学博士取得。２００４～２０１６年、沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットの実験グループリーダーを務め、ラットの脳活動のデータ収集とその解析に従事。主に、ラットの選択行動と脳活動を強化学習モデルで説明する研究を行ってきた。２０１７年より、プログレス・テクノロジーズ株式会社に入社、人工知能の産業利用を目指す（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

感想・レビュー

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[やす]

プログラムの書き方だけでなく、元となる数学についてもしっかり説明されており基礎から理解できる。

2022/09/10

[z_nwd]

良き

2019/01/11

[ムック]

機械学習で理解しておくべき数学について かなりコンパクトに説明してあるので 数学が苦手な人でも退屈しないかもしれない pythonの中級を終えてから三冊目として 機械学習の初級としてさらっと概要を学ぶのにはよいかもしれない

2020/01/16

[みずは]

初学にちょうどいい。わかりやすい。

2024/09/30

[山月]

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