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最終更新日:2021.04.27

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ビジネスマンがきちんと学ぶディープラーニング with Python

ディープラーニング

A5/184ページ/2021年03月01日
ISBN978-4-254-12260-2 C3041
定価3,080円(本体2,800円+税)

朝野熙彦 編著

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機械が学習する原理を,数式表現の確認,手計算,Pythonによる実装,データへの適用・改善と順を追って解説。仕組みを理解して自分のビジネスデータへの応用を目指す実務家のための実践テキスト。基礎数学から広告効果測定事例まで。

目次

第1章 機械による学習のはじまり
 1.1 人工知能の夢
 1.2 パーセプトロン
 1.3 エキスパートシステム
 1.4 得られた教訓とその後の発展
 コラム:線形分離可能とは何か

第2章 数学の基礎を準備
 2.1 データテーブルは行列である
 2.2 行列とベクトルの計算
 2.3 偏微分
 2.4 行列とベクトルの偏微分
 コラム:行列とベクトルに一貫性がないnumpy

第3章 線形から非線形へ
 3.1 線形モデルとは
 3.2 SEM と決定木
 3.3 活性化関数
 3.4 非線形最適化
 コラム:測定尺度とは何か

第4章 量的な予測を行うディープラーニング
 4.1 分析データとモデル
 4.2 誤差逆伝播法
 4.3 手計算で確かめるディープラーニング
 4.4 いくつかの改善点
 コラム:勾配行列の高速導出

第5章 質的な分類を行うディープラーニング
 5.1 交差エントロピー基準
 5.2 ソフトマックス関数による確率予測
 5.3 フォワードとバックワードのプロセス
 5.4 Python でコーディング
 コラム1:シャノンの情報量
 コラム2:ディープラーニングの計算法

第6章 学習結果の適用
 6.1 予測フェーズ
 6.2 予測は適中するか
 6.3 判別分析と比べる
 6.4 データハンドリング
 コラム:ディープラーニングの様々なモデル

第7章 機械学習を成功させる工夫
 7.1 過学習と予測の妥当性
 7.2 ミニバッチはなぜ必要か
 7.3 入力データの標準化
 7.4 ソフトウェアとビジネスへの応用
 コラム:ディープラーニングで使われる用語

第8章 ディープラーニングによる広告効果測定
 8.1 広告効果分析
 8.2 ディープラーニングによる広告効果モデリング
 8.3 広告効果の予測
 8.4 クリエイティブの制作企画支援
 コラム1:畳み込みニューラルネットワーク
 コラム2:再帰型ニューラルネットワーク

付録A Python の環境設定
付録B お勧め図書
引用文献
あとがき
索 引

  ダウンロード データはお客様自身の責任においてご利用ください。詳しくはダウンロードページをご参照ください。

「きちんと学ぶディープラーニング」演習用データ(28.4KB・py, txt, csv)

書籍内で使用する Python コード,サンプルデータおよび正誤表(最終更新:2021/4/5)です.