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超実践 アンサンブル機械学習

近代科学社

2,970円 (2,700円+税)

ポスト深層学習の最右翼として注目される「アンサンブル機械学習」を、具体的にプログラムを動かしながら概観できる“超実践”の書である。「アンサンブル機械学習」とは,簡単に言えば,従来のいくつかの機械学習法の“いいとこ取り”である.その主な手法であるランダムフォーレスト,ブースティング,バギングなどについて,統計手法との絡みを含めて詳説する.

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内容紹介

ポスト深層学習!!

本書は、ポスト深層学習の最右翼として注目される「アンサンブル機械学習」を、具体的にプログラムを動かしながら概観できる"超実践"の書である。

アンサンブル機械学習とは簡単に言えば、従来のいくつかの機械学習法の“良いとこ取り”である。その主な手法であるランダムフォーレスト、ブースティング、バギングなどについて、簡潔に紹介している。

「とにかく使ってみたい」という読者にはうってつけの、まさに「超実践の必読書」となるだろう。

※EPUB版は固定レイアウトになります。

書誌情報

  • 著者: 武藤 佳恭
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2016-12-31)
  • 最終更新日: 2016-12-27
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 130ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF, EPUB
  • 出版社: 近代科学社

対象読者

機械学習などに興味のある方

著者について

武藤 佳恭

慶應義塾大学工学部電気工学科卒業(1978),同大学院修士課程修了(1980),同大学院博士課程修了(1983).工学博士(1983).南フロリダ大学コンピュータ学科助教授(1983-1985),南カロライナ大学コンピュータ工学科助教授(1985-1988),ケースウエスターンリザーブ大学電気工学科准教授(1988-1996),tenured 受賞(1992).慶應義塾大学環境情報学部助教授(1992-1997),同教授(1997- 現在).
研究:ニューラルコンピューティング,セキュリティ,インターネットガジェット.NSF−RIA 賞(1989),IEEE Trans. on NN 功労賞(1992),IPSJ 論文(1980),TEPCO 賞(1993),KAST 賞(1993),高柳賞(1995),KDD 賞(1997),NTT tele-education courseware 賞(1999),US AFOSR 受賞(2003),第1回JICA 理事長賞,義塾賞(2015),Jyvaskyla 大学メダル授与.
著書:『武藤博士の発明の極意』(近代科学社)など30 冊の本と300 編以上の科学論文.

目次

第0章 機械学習の基礎と環境設定

第1章 ビッグデータ解析と機械学習

第2章 機械学習

第3章 アンサンブル機械学習

第4章 アンサンブル機械学習の応用事例

第5章 OpenCV と畳み込みニューラルネットワーク

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