内容説明
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本書は「導入編」「理論編」「実践編」「発展編」の4ステップに分け、ディープラーニングのアルゴリズムの理解に必要な数学の基礎知識を学んでから、ディープラーニングのアルゴリズムの理解を目指せる構成としています。
まずは本書の概要を「導入編」で紹介し、続く「理論編」で高校1年レベルからの数学の基礎知識を解説します。これを土台として「実践編」でディープラーニングの動作原理を紐解きます。実際にPythonのサンプルプログラムを動かしながら理解できるようにしました。最後の「発展編」では、「実践編」で紹介し切れなかったディープラーニングの各種手法をまとめました。
今回は「増補改訂版」として、主に「実践編」と「発展編」を大幅に加筆・修正しました。サンプロプログラムも理解しやすいように見直しています。
目次
【導入編】
1章 機械学習入門
【理論編】
2章 微分・積分
3章 ベクトル・行列
4章 多変数関数の微分
5章 指数関数・対数関数
6章 確率・統計
【実践編】
7章 線形回帰モデル（回帰）
8章 ロジスティック回帰モデル（2値分類）
9章 ロジスティック回帰モデル（多値分類）
10章 ディープラーニングモデル
【発展編】
11章 実用的なディープラーニングを目指して
