商品詳細
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)
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
著者情報
武藤佳恭[タケフジヨシヤス]
慶應義塾大学工学部電気工学科卒業(1978)、同大学院修士課程修了(1980)、同大学院博士課程修了(1983)。工学博士(1983)。南フロリダ大学コンピュータ学科助教授(1983‐1985)、南カロライナ大学コンピュータ工学科助教授(1985‐1988)、ケースウエスターンリザーブ大学電気工学科准教授(1988‐1996)、tenured受賞(1992)、慶應義塾大学環境情報学部助教授(1992‐1997)、同教授(1997‐現在)(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)
この著者の他の商品・シリーズ
nAIとオープンソースで真贋を見る目を養う ― 素人の発想力・玄人の技術力
発見・創発できる人工知能 Otter ― 論理パズルからのアプローチ
日本語-英語バイリンガル・ブック 武藤博士の発明の極意 ― いかにしてアイデアを形にするか
体験する!! オープンソースハードウェア ― NanoPi NEO, Arduino他で楽しむIoT設計
IoTデバイス設計・実装 ― AVRマイコンとPythonではじめよう