通常配送無料 詳細
残り19点(入荷予定あり) 在庫状況について
この商品は、Amazon.co.jp が販売、発送します。
scikit-learnとTensorFlowによ... がカートに入りました
+ ¥350 配送料
コンディション: 中古品: 良い
コメント: 中古品ですので、多少の傷み・小口ヤケがある場合がございますがご容赦くださいませ。その他の状態につきましては、Amazonコンディションガイドラインに準拠いたします。
この商品をお持ちですか? マーケットプレイスに出品する
裏表紙を表示 表紙を表示
サンプルを聴く 再生中... 一時停止   Audible オーディオエディションのサンプルをお聴きいただいています。
この画像を表示

著者をフォロー

何か問題が発生しました。後で再度リクエストしてください。


scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習 (日本語) 単行本(ソフトカバー) – 2018/4/26

5つ星のうち4.0 16個の評価

その他()の形式およびエディションを表示する 他のフォーマットおよびエディションを非表示にする
価格
新品 中古品
単行本(ソフトカバー)
¥4,950
¥4,714 ¥4,017
この商品の特別キャンペーン プライム会員ならすべての本が3%以上ポイント還元中。 1 件
  • プライム会員ならすべての本が3%以上ポイント還元中。
    プライム会員ならすべての本が3%以上ポイント還元中なので、今ならお得にご購入いただけます。 特設ページはこちら 販売元: Amazon.co.jp。 詳細はこちら (細則もこちらからご覧いただけます)


ブックマイレージカード
click to open popover

キャンペーンおよび追加情報

  • プライム会員ならすべての本が3%以上ポイント還元中なので、今ならお得にご購入いただけます。 特設ページはこちら 販売元: Amazon.co.jp。 詳細はこちら (細則もこちらからご覧いただけます)

よく一緒に購入されている商品

  • scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習
  • +
  • Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
  • +
  • 直感 Deep Learning ―Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ
総額: ¥12,430
選択された商品をまとめて購入

Kindle 端末は必要ありません。無料 Kindle アプリのいずれかをダウンロードすると、スマートフォン、タブレットPCで Kindle 本をお読みいただけます。

  • iOSアプリのダウンロードはこちらをクリック
    Apple
  • Androidアプリのダウンロードはこちらをクリック
    Android
  • Amazonアプリストアへはこちらをクリック
    Android

無料アプリを入手するには、Eメールアドレスを入力してください。

kcpAppSendButton


無料で使えるブックカバー
好きなデザインを選んで取り付けよう! 詳しくはこちら。

商品の説明

内容紹介

本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説します。
深層学習以外の機械学習にはscikit-learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。
深層学習にはTensorFlowを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説します。
すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。

内容(「BOOK」データベースより)

本書はコードを動かしながら学び、機械学習が使えるようになることを目的とした書籍です。現実的な問題を出し、サンプルデータを示しながら、機械学習で問題を解決に導くまでの一連の手法を体系立てて解説。深層学習以外の機械学習にはscikit‐learnを使い、機械学習プロジェクトの流れ、データからモデルを学習する方法、コスト関数の最適化、データの処理・クリーニングなどの基礎から、特徴量の選択や過学習、データの次元削減など応用までを学びます。深層学習にはTensorFlowを使い、ニューラルネットワークの構築と訓練、ニューラルネットワークアーキテクチャ、深層学習や強化学習、さらにTensorFlowの分散処理のメカニズムや実装までを幅広く解説。すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyter Notebookを使って試しながら学ぶことができます。アルゴリズムの説明に終始せず、実際の業務で必要となる機械学習のスキルをまとめた本書は機械学習を学びたいエンジニア必携の一冊です。

著者について

Aurélien Géron(オーレリアン・ジュロン):機械学習のコンサルタント。もとGooglerで、2013年から2016年にかけてYouTubeビデオ分類チームのリーダーだった。フランスの主要な無線ISPのひとつであるWifirstの設立者でもあり、2002年から2012年までCTOを務めていた。また、電気自動車シェアサービスのAutolib'を運営するPolyconseilの設立者として、2001年にはCTOを務めた。それ以前は、金融(JP Morgan とSociété Générale)、防衛(カナダDOD)、医療(輸血)などのさまざまな分野でエンジニアを経験している。技術書を数冊出版し(C++、WiFi、インターネットアーキテクチャ)、フランスの技術学校でコンピュータ科学を教えていた。3人の子どもたちには、指を使った2進法の数え方(1023まで)を教えている。ソフトウェア工学の世界に入る前は、微生物学と進化遺伝学を研究していた。

著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)

ジュロン,オーレリアン
機械学習のコンサルタント。もとGooglerで、2013年から2016年にかけてYouTubeビデオ分類チームのリーダーだった。フランスの主要な無線ISPのひとつであるWifirstの設立者でもあり、2002年から2012年までCTOを務めていた。また、電気自動車シェアサービスのAutolib’を運営するPolyconseilの設立者として、2001年にはCTOを務めた。それ以前は、金融(JP MorganとSoci´et´e G´en´erale)、防衛(カナダDOD)、医療(輸血)などのさまざまな分野でエンジニアを経験している

下田/倫大
元データ分析の会社のエンジニアリングマネージャーで、現在は外資系IT企業のカスタマーエンジニア。『アナリティクス×エンジニアリング』の領域で日々奮闘しており、データ分析や深層学習、機械学習を活用した案件に積極的に携わっている

長尾/高弘
1960年千葉県生まれ。東京大学教育学部卒、株式会社ロングテール社長。訳書100冊以上、詩集もある(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): 568ページ
  • 出版社: オライリージャパン (2018/4/26)
  • 言語: 日本語
  • ISBN-10: 4873118344
  • ISBN-13: 978-4873118345
  • 発売日: 2018/4/26
  • 商品の寸法: 24 x 19 x 3 cm
  • カスタマーレビュー: 5つ星のうち 4.0 15件のカスタマーレビュー
  • Amazon 売れ筋ランキング: 本 - 10,391位 (本の売れ筋ランキングを見る)
  • さらに安い価格について知らせる
    この商品を出品する場合、出品者サポートを通じて更新を提案したいですか?

  • 目次を見る

カスタマーレビュー

5つ星のうち4.0
星5つ中の4
評価の数 16
Amazonは星評価をどのように計算しますか?

この商品をレビュー

他のお客様にも意見を伝えましょう

気になるトピックのレビューを読もう

2018年7月4日に日本でレビュー済み
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
16人のお客様がこれが役に立ったと考えています
コメント 違反を報告
2018年9月8日に日本でレビュー済み
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
コメント 違反を報告
2019年4月22日に日本でレビュー済み
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
コメント 違反を報告
2019年9月2日に日本でレビュー済み
形式: 単行本(ソフトカバー)Amazonで購入
2018年6月24日に日本でレビュー済み
形式: 単行本(ソフトカバー)
20人のお客様がこれが役に立ったと考えています
コメント 違反を報告
2018年5月17日に日本でレビュー済み
形式: 単行本(ソフトカバー)
17人のお客様がこれが役に立ったと考えています
コメント 違反を報告
VINEメンバー
2018年8月18日に日本でレビュー済み
形式: 単行本(ソフトカバー)
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
コメント 違反を報告
2019年3月8日に日本でレビュー済み
形式: 単行本(ソフトカバー)
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
コメント 違反を報告