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深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) (日本語) 単行本(ソフトカバー) – 2015/4/8

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商品の説明

内容紹介

いま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口なので、無理なく理解できる!

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行!

『機械学習のための確率と統計』杉山 将・著
『深層学習』岡谷 貴之・著
『オンライン機械学習』海野 裕也/岡野原 大輔/得居 誠也/徳永 拓之・著
『トピックモデル』岩田 具治・著

第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(^o^)/

【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

内容(「BOOK」データベースより)

この本でしか味わえない充実感。基礎からSGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさんの内容を体系的に解説。

著者について

岡谷 貴之
東北大学大学院情報科学研究科 教授

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

岡谷/貴之
博士(工学)。1999年東京大学大学院工学系研究科計数工学専攻博士課程修了。現在、東北大学大学院情報科学研究科教授(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)


登録情報

  • 単行本(ソフトカバー): 176ページ
  • 出版社: 講談社 (2015/4/8)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4061529021
  • ISBN-13: 978-4061529021
  • 発売日: 2015/4/8
  • 梱包サイズ: 21 x 14.8 x 1.4 cm
  • カスタマーレビュー: 5つ星のうち 3.9 58件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 7,276位 (本の売れ筋ランキングを見る)
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カスタマーレビュー

5つ星のうち3.9
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カスタマーの興味・関心別評価
機械学習
3.8
コンピューターサイエンス
3.7
工学
3.6

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58件のカスタマーレビュー

2018年9月14日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
27人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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ベスト1000レビュアー
2017年1月23日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2017年8月30日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2019年12月14日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2019年2月21日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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2018年2月12日
形式: Kindle版Amazonで購入
4人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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2017年6月25日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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VINEメンバー
2019年2月11日
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
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