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TensorFlow機械学習クックブック Pythonベースの活用レシピ60+ (impress top gear)
ニック・マクルーア

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内容紹介(「BOOK」データベースより)

TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。機械学習や深層学習などAI分野を中心に活用が進んでいます。本書では、最初に、変数/プレースホルダといったTensorFlowの基本や、さまざまなオープンデータを扱う方法を説明。以降は、機械学習に関する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。TensorFlowとPython3を使ったさまざまな手法について具体的に知りたい方に格好の一冊です。

目次(「BOOK」データベースより)

第1章 TensorFlowの仕組みと基本事項を押さえる/第2章 TensorFlowスタイルー演算/層の追加、損失関数やモデル評価などの実装/第3章 線形回帰ー逆行列/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ー線形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 最近傍法ー編集距離、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ー論理ゲート、単層/多層ニューラルネットワークの実装など/第7章 自然言語処理ー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ー単純な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ー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をさらに活用するー遺伝的アルゴリズム/連立常微分方程式など

著者情報(「BOOK」データベースより)

マクルーア,ニック(McClure,Nick)
現在、シニアデータサイエンティストとして、雇用/給与情報をリアルタイムに提供するPayScale社(米シアトル)に所属。モンタナ大学/セントベネディクト大学/セントジョーンズ大学で応用数学の学位を取得(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)

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