Pythonで動かして学ぶ!あたらしい機械学習の教科書 第2版【PDF版】

翔泳社(出版社) , 伊藤真(著)

商品番号
161410
販売状態
発売中
納品形態
会員メニューよりダウンロード
発売日
2019年07月18日
ISBN
9784798161419
データサイズ
約19.7MB
制限事項
印刷可・テキストのコピー可
キーワード
人工知能  Python  電子書籍【PDF版】  数学  機械学習  AI & TECHNOLOGY

販売価格:¥2,894(税込)

ポイント:268pt (10%)
詳細はこちら

送料無料 在庫あり

[重要] 消費税率の変更について

紙の書籍を見る
ほしい物リストに追加
  • 本製品は電子書籍【PDF版】です。
  • ご購入いただいたPDFには、購入者のメールアドレス、および翔泳社独自の著作権情報が埋め込まれます。
    PDFに埋め込まれるメールアドレスは、ご注文時にログインいただいたアドレスとなります。
    Amazon Payでのお支払いの場合はAmazonアカウントのメールアドレスが埋め込まれます。
  • 本製品を無断で複製、転載、譲渡、共有および販売を行った場合、法律により罰せられる可能性がございます。
  • ご購入の前に必ずこちらをお読みください。

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 要点のまとめ

PDF版のご利用方法

  1. ご購入後、SEshopにログインし、会員メニューに進みます。
  2. ご購入電子書籍およびデータ > [ご購入電子書籍およびダウンロードデータ一覧]をクリックします。
  3. 購入済みの電子書籍のタイトルが表示されますので、リンクをクリックしてダウンロードしてください。
  4. PDF形式のファイルを、お好きな場所に保存してください。
  5. 端末の種類を問わず、ご利用いただけます。

第1章 機械学習の準備
 1.1 機械学習について
 1.2 Pythonのインストール
 1.3 Jupyter Notebook
 1.4 KerasとTensorFlowのインストール

第2章 Pythonの基本
 2.1 四則演算
 2.2 変数
 2.3 型
 2.4 print文
 2.5 list(リスト、配列変数)
 2.6 tuple(タプル)
 2.7 if文
 2.8 for文
 2.9 ベクトル
 2.10 行列
 2.11 行列(ndarray)の四則演算
 2.12 スライシング
 2.13 条件を満たすデータの書き換え
 2.14 Help
 2.15 関数
 2.16 ファイル保存

第3章 グラフの描画
 3.1 2次元のグラフを描く
 3.2 3次元のグラフを描く

第4章 機械学習に必要な数学の基本
 4.1 ベクトル
 4.2 和の記号
 4.3 積の記号
 4.4 微分
 4.5 偏微分
 4.6 行列
 4.7 指数関数と対数関数

第5章 教師あり学習:回帰
 5.1 1次元入力の直線モデル
 5.2 2次元入力の面モデル
 5.3 D次元線形回帰モデル
 5.4 線形基底関数モデル
 5.5 オーバーフィッティングの問題
 5.6 新しいモデルの生成
 5.7 モデルの選択
 5.8 まとめ

第6章 教師あり学習:分類
 6.1 1次元入力2クラス分類
 6.2 2次元入力2クラス分類
 6.3 2次元入力3クラス分類

第7章 ニューラルネットワーク・ディープラーニング
 7.1 ニューロンモデル
 7.2 ニューラルネットワークモデル
 7.3 Kerasでニューラルネットワークモデル

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)
 8.1 MNISTデータベース
 8.2 2層フィードフォワードネットワークモデル
 8.3 ReLU活性化関数
 8.4 空間フィルター
 8.5 畳み込みニューラルネットワーク
 8.6 プーリング
 8.7 ドロップアウト
 8.8 集大成のMNIST認識ネットワークモデル

第9章 教師なし学習
 9.1 2次元入力データ
 9.2 K-means法
 9.3 混合ガウスモデル

第10章 要点のまとめ
 要点のまとめ

各種問い合わせは以下のリンクからご連絡ください

関連商品

福祉教科書 保育士 完全合格テキスト 上 2020年版【PDF版】

販売価格:2,052円(税込)

2019.08.23発売

おすすめ特集

今月のクーポン

翔泳社の通販SEshopなら全品送料無料、ポイント還元、さらに毎月更新の割引クーポンでお得!

注目のプログラミング教育本

2020年度から小学校で必修化!話題のプログラミング教育の本はこちら。

Python特集

【今からはじめるPython特集】おすすめ本を入門~上級までレベル別にご紹介!

情報処理教科書シリーズ

情報処理技術者試験におすすめの参考書「EXAMPRESS 情報処理教科書シリーズ」で最短合格!

エンジニア必携特集

【エンジニア必携特集】開発現場で使える!ITエンジニアの業務に役立つ書籍を一挙ご紹介。

「デジタル時代の基礎知識」

第一線で活躍中のスペシャリストが提案する新時代のビジネスルール。「デジタル時代の基礎知識」

特集をもっと見る