TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+

TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+

¥4,200+税

品種名
書籍
発売日
2017/8/14
ページ数
392
サイズ
B5変形判
著者
Nick McClure 著/株式会社クイープ 訳
ISBN
9784295002000

TensorFlowコーディングに慣れる!

新世代の数値計算ライブラリを操る! 線形回帰からCNN/RNNまで網羅的に実践 -- TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。AI分野を中心に活用が進んでいます。本書ではまず、変数/プレースホルダといったTensorFlowの基本や、オープンデータを扱う方法を説明。以降は、機械学習のさまざまな手法を具体的なレシピとして示していきます。線形回帰からCNN/RNNまで解説しつつ、運用環境向けの手法や連立常微分方程式も取り上げます。

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著者プロフィール

◎ Nick McClure(ニック・マクルーア)
ワシントン州シアトルを拠点とする PayScale, Inc.のシニアデータサイエンティスト。
以前は、ZillowとCaesar's Entertainmentに勤務。モンタナ州立大学とセントベネディクト/セントジョーンズ大学で応用数学の学位を取得。ニックはアナリティクス、機械学習、人工知能の習得と提唱に情熱を抱いている。
思いや考えをブログに綴ったり(http://fromdata.org/)、ツイートしたりしている(@nfmcclure)。

訳者プロフィール

◎ 株式会社クイープ
1995年、米国サンフランシスコに設立。コンピュータシステムの開発、ローカライズ、コンサルティングを手がけている。2001年に日本法人を設立。
主な訳書に、『Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践』『Scala関数型デザイン & プログラミング―Scalazコントリビューターによる関数型徹底ガイド』『CUDA Cプロフェッショナルプログラミング』『Cisco ACIポリシーベースのデータセンター アーキテクチャ/コンセプト/メソドロジー』などがある(いずれもインプレス発行)。
http://www.quipu.co.jp

目次

第1章 TensorFlowの仕組みと基本事項を押さえる

第2章 TensorFlowスタイル
―演算/層の追加、損失関数やモデル評価などの実装

第3章 線形回帰
―逆行列/分解法からロジスティック回帰まで

第4章 サポートベクトルマシン
―線形SVMの操作/次元縮約、非線形SVM/多クラスSVMの実装など

第5章 最近傍法
―編集距離、距離関数の組み合わせ、最近傍法の画像認識など

第6章 ニューラルネットワーク
―論理ゲート、単層/多層ニューラルネットワークの実装など

第7章 自然言語処理
―BoW/TF-IDF/スキップグラム/CBOWなど

第8章 畳み込みニューラルネットワーク
―単純なCNN/高度なCNN/モデルの再トレーニングなど

第9章 リカレントニューラルネットワーク
―LSTM/Sequence-to-Sequence/Siamese Similarity法

第10章 TensorFlowを運用環境で使用する

第11章 TensorFlowをさらに活用する
―遺伝的アルゴリズム/連立常微分方程式など

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