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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。
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最近のカスタマーレビュー
カーネルマシンの機械学習の経験があり、ニューラルネットワークの基本的な事は知っていたので昨今の深層学習の全体感を知りたくて購入しました。
数回読み返したのでようやくイメージが湧いてきましたが、RNNあたりは少し図等が理解できず辛かったです。...続きを読む
数回読み返したのでようやくイメージが湧いてきましたが、RNNあたりは少し図等が理解できず辛かったです。...続きを読む
内容としてあまり難しくは無い。
中堅理工大研究室に配属されたばかりの学生にも理解できるようになっているし、
基本的な学習方法からディープ化に至るまでを比較的丁寧に書いているのはわかりやすいと思う。
しかし深層学習の進歩が早すぎるせいで、やはり内容としてはどうしても古臭くなってきた。...続きを読む
中堅理工大研究室に配属されたばかりの学生にも理解できるようになっているし、
基本的な学習方法からディープ化に至るまでを比較的丁寧に書いているのはわかりやすいと思う。
しかし深層学習の進歩が早すぎるせいで、やはり内容としてはどうしても古臭くなってきた。...続きを読む
