Pythonで機械学習入門 深層学習から敵対的生成ネットワークまで

大関真之
2019-05-30

ストーリーでPythonと機械学習がわかる!! 『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』、『ベイズ推定入門 モデル選択からベイズ最適化まで』につづく、お妃さまシリーズの第3弾を刊行するものです。Pythonの学習を主軸としたものであり、機械学習を実践したくなった人、およびカジュアルでわかりやすいPython入門本を探している人をターゲットとします。Pythonのコードとコードの説明をイラストでわかりやすく解説します。現在注目されているGAN(敵対的生成ネットワーク)についても解説。 第1章 魔法の鏡との出会い 1-1 不思議な言葉Python語? 1-2 古代文明と魔法の鏡 1-3 深い森の中で 1-4 魔法の儀式 1-5 乱数を発生させる 1-6 結果の図示 1-7 2種類の異なるデータ お妃様の勉強ノート1「2つの種類のデータを用意する」 第2章 機械学習の発見 2-1 ニューラルネットワークの構築 2-2 ニューラルネットワークの学習 2-3 修行の成果を見てみよう 2-4 ニューラルネットワークの限界? お妃様の勉強ノート2「ニューラルネットワークを作る」 第3章 思い出のアヤメ 3-1 アヤメのデータを読み込む 3-2 アヤメのデータを識別しよう 3-3 ニューラルネットワークが目覚めるとき 3-4 非線形変換のせいで硬い? 3-5 学習の停滞期 お妃様の勉強ノート3「アヤメの識別」 第4章 画像データを学んでみよう 4-1 手書き文字認識 4-2 現代の小人たち 4-3 自作魔法をまとめよう 4-4 ファッション識別に挑戦 お妃様の勉強ノート4「自作関数にまとめたニューラルネットワーク」 第5章 未来を予測する 5-1 識別から回帰へ 5-2 どんな非線形変換が良いのか? 5-3 深いニューラルネットワーク 5-4 時系列解析に挑戦 5-5 取引データの予測 お妃様の勉強ノート5「株価予測をするニューラルネットワーク」 第6章 深層学習の秘密 6-1 一般物体認識への挑戦 6-2 畳み込みニューラルネットワーク 6-3 確率勾配法の出番 6-4 さらに深いネットワークを作るために 6-5 汎化性能を引き上げるための工夫 6-6 便利なニューラルネットワークを構築する 6-7 畳み込みニューラルネットワークの逆? お妃様の勉強ノート6「畳み込みニューラルネットワーク」 第7章 敵対的生成ネットワーク 7-1 自分のデータセットを用意する 7-2 偽物を作る生成ネットワーク 7-3 白雪姫との別れ 7-4 お妃様との出会い 王宮の図書館の推薦図書(参考文献) 白雪姫が最後にかけた魔法の言葉 あとがき 索引

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