出版社内容情報
Pythonプログラムを動かしながら機械学習の基礎をしっかり学べる！
【本書の目的】
人工知能関連サービスや商品開発において
機械学習の基礎知識が必要となります。
本書では数式とPythonプログラムをつなげて
機械学習の基礎をしっかり学ぶことができます。
【本書の特徴】
本書は、機械学習の原理を数式でしっかり理解し、
Pythonプログラムによってその理解を深めていくことができる書籍です。
・数式とコードを連携して解説
・学習内容を「要点整理」で復習
・TensorFlow 2.7に対応
・Python 3.9に対応
【読者が得られること】
機械学習のしくみとPythonプログラムを
つなげて理解できます。
【対象読者】
機械学習の基礎を数学的な原理からプログラム実装までしっかり学びたい理工学生・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 要点のまとめ
内容説明
数式をプログラムに実装して機械学習の基礎をしっかり学べる。教師あり学習・教師なし学習の考え方と実装方法を丁寧に解説。
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］
２０００年、東北大学大学院にて動物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のリーダーを務め、脳活動のデータ収集とその解析に従事。動物の脳活動を強化学習モデルで説明する研究を行う。現在は、民間企業にて機械学習やコンピュータービジョンの産業利用に従事（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。
