内容説明
ポスト深層学習!! 本書は，ポスト深層学習の最右翼として注目されている「アンサンブル機械学習」を，具体的にプログラムを動かしながら，実践的に学ぶ事ができる． 「アンサンブル機械学習」とは，簡単に言えば，従来のいくつかの機械学習法の“いいとこ取り”である．その主な手法であるランダムフォーレスト，ブースティング，バギングなどについて，統計手法との絡みを含めて詳説する．おそらく，アンサンブル機械学習についての本邦初の解説書であろう． 深層学習，機械学習，人工知能に関わる読者には，まさに必携必読の書である． （252文字）
目次
第0章 機械学習の基礎と環境設定
第1章 ビッグデータ解析と機械学習
第2章 機械学習
第3章 アンサンブル機械学習
第4章 アンサンブル機械学習の応用事例
第5章 OpenCV と畳み込みニューラルネットワーク
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。
rkhs
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稀に見る糞本
