(4,000円+税)本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。【注意】本書のEPUB版は固定レイアウト型になっております。文字の大きさの変更や検索、引用などはお使いいただけません。画面の大きい端末でご利用ください。概要サンプルリンク用タグ関連サイト本書の関連ページが用意されています。本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク、強化学習などを取り上げ、scikit-learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13~16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。Edition』の翻訳書です。文法、データ分析用ライブラリについてある程度理解している必要があります。ロシア語、ポーランド語、イタリア語に翻訳。Articles(2016)」にランクイン。[日本語の第1版]●「ITエンジニア本大賞2017」ベスト10にランクイン。データサイエンスに興味のあるIT技術者/研究者/学生。Raschkaミシガン州立大学博士課程で計算生物学と機械学習の複合領域において博士号を取得。現在、ウィスコンシン州立大学マディソン校の統計学助教授で、機械学習と深層学習の研究に焦点を当てている。Pythonコーディングの経験が長く、データサイエンス、機械学習、ディープラーニングの実践について多数のセミナーの講師も務めている。Mirjaliliミシガン州立大学にて分子構造の大規模計算シミュレーションの新しい手法を開発したことにより機械工学の博士号を取得。ミシガン州立大学のiPRoBeラボに参加し、コンピュータービジョンとバイオメトリクスドメインに機械学習を適用。その後、3Mにリサーチサイエンティストとして入社。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。システム構築/自動化、データストア、高信頼化』『Python機械学習ライブラリscikit-learn活用レシピ80+』などがある(いずれもインプレス発行)。