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機械学習をめぐる冒険

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2,200
※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 機械学習のしくみをイラストや図解でやさしく学ぼう! 本書は、機械学習に関するさまざまなトピックスを概説する書籍です。人工知能における機械学習の位置づけを説明したのち、機械学習内の分野をマップ化し、マップ内の街(=機械学習内の分野)を旅する形でやさしく解説していきます。 数式や複雑な処理手順は扱わずに、「どんなしくみで、どこで使われていて、どう役に立つのか」という要点をわかりやすく示します。大枠や要点を掴むことを主眼としているため、短時間・効率的に学ぶことができます。機械学習について関心をもっているものの、専門書はハードルが高いと感じている学生やビジネスパーソンにおすすめです。 構成は、はじめに人工知能における機械学習の位置づけや手法の分類を示したうえで、機械学習の個々のトピック……すなわち、k近傍法や決定木などによる分類、進化的計算や群知能による最適化、強化学習、ニューラルネット、深層学習などを説明していきます。 はじまり -機械学習の国へ行こう- 第一章 いりぐち-機械学習ってなんだろう?- 第二章 観光案内所-機械学習の種類と仕組み- 第三章 分類の街-k近傍法とSVMと決定木- 第四章 最適化の街-進化的計算と群知能- 第五章 試行錯誤の街-強化学習- 第六章 神経回路の街(1)-ニューラルネット- 第七章 神経回路の街(2)-ディープラーニング- 第八章 でぐち-機械学習をはじめよう- おわりに-AIについて学べる参考図書たち-
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あらすじ

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 機械学習のしくみをイラストや図解でやさしく学ぼう! 本書は、機械学習に関するさまざまなトピックスを概説する書籍です。人工知能における機械学習の位置づけを説明したのち、機械学習内の分野をマップ化し、マップ内の街(=機械学習内の分野)を旅する形でやさしく解説していきます。 数式や複雑な処理手順は扱わずに、「どんなしくみで、どこで使われていて、どう役に立つのか」という要点をわかりやすく示します。大枠や要点を掴むことを主眼としているため、短時間・効率的に学ぶことができます。機械学習について関心をもっているものの、専門書はハードルが高いと感じている学生やビジネスパーソンにおすすめです。 構成は、はじめに人工知能における機械学習の位置づけや手法の分類を示したうえで、機械学習の個々のトピック……すなわち、k近傍法や決定木などによる分類、進化的計算や群知能による最適化、強化学習、ニューラルネット、深層学習などを説明していきます。 はじまり -機械学習の国へ行こう- 第一章 いりぐち-機械学習ってなんだろう?- 第二章 観光案内所-機械学習の種類と仕組み- 第三章 分類の街-k近傍法とSVMと決定木- 第四章 最適化の街-進化的計算と群知能- 第五章 試行錯誤の街-強化学習- 第六章 神経回路の街(1)-ニューラルネット- 第七章 神経回路の街(2)-ディープラーニング- 第八章 でぐち-機械学習をはじめよう- おわりに-AIについて学べる参考図書たち-

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