出版社内容情報
読者対象：プログラマー、データアナリスト、データサイエンティスト。データ分析や機械学習にかかわるIT技術者や研究者/学生。
内容説明
本書では、さまざまな機械学習アルゴリズムにおける考え方や数式を示しつつ、アルゴリズムの利用条件や長所／短所、活用範囲などを解説しています。著者は、人工知能分野で博士号を取得したあと、機械学習を現場で実践してきており、その中で獲得してきた知見が本書で展開されています。産業分野でも学術分野でも機械学習が幅広く活用されつつある中で、現実問題に取り組むための貴重な一冊となっています。
目次
第１章 イントロダクション
第２章 数学の表記と定義
第３章 基本のアルゴリズム
第４章 学習アルゴリズムの解剖
第５章 機械学習の実践 基本編
第６章 ニューラルネットワークとディープラーニング
第７章 問題と解決策
第８章 機械学習の実践 高度編
第９章 教師なし学習
第１０章 その他の学習方法
第１１章 終わりに
著者等紹介
ブルコフ，アンドリー［ブルコフ，アンドリー］ ［Ｂｕｒｋｏｖ，Ａｎｄｒｉｙ］
カナダのラヴァル大学にて人工知能分野で博士号を取得。２０１５年より、ＩＴ調査会社ガートナーで機械学習開発チームのリーダーを務める。専門は自然言語処理。所属するチームは、シャローラーニングとディープラーニングの両方の技術を利用して、最先端の多言語テキスト抽出および正規化システムの構築に取り組んでいる
清水美樹［シミズミキ］
プログラミングをメインテーマとするフリーライター。東北大学大学院修了後、同学助手を５年間務める。大学での専門は鉱物処理、コロイド工学だったが、プログラミングの楽しさに魅せられて現在に至る（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）
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