【2024年】「theano」のおすすめ 本 58選！人気ランキング
- ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装
- PythonとKerasによるディープラーニング
- scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版
- Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎
- Pythonディープラーニングシステム実装法-Kerasによる画像・一般データ分類システムの構築-(Keras2.4系以降対応) (設計技術シリーズ86)
- あたらしい人工知能の教科書: プロダクト/サービス開発に必要な基礎知識
- Pythonによるスクレイピング&機械学習 開発テクニック BeautifulSoup,scikit-learn,TensorFlowを使ってみよう
- ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編
- Pythonによる時系列分析: 予測モデル構築と企業事例
- 深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
自然言語処理編
大変好評を得ている，MITの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第２版．機械学習を意識した統計学の話題が豊富 最新にして最強!! 人気講義の教科書、第２版！ 大変好評を得ている，MITのトップクラスの人気を誇る講義内容をまとめた計算科学の教科書の第２版． 今回の改訂では，後半の内容が大幅に増え，新たに５章追加されている．特に「機械学習」を意識して，統計学の話題が豊富になっている． Python言語を活用して，計算科学を学ぶ読者必携の書！ Python Ver3.5に対応！ ★は新しい章. 1. さあ,始めよう！ 2. Python の概要 3. 簡単な算術プログラム 4. 関数,スコープ,抽象化 5. 構造型,可変性と高階関数 6. テストとデバッグ 7. 例外とアサーション 8. クラスとオブジェクト指向プログラミング 9. 計算複雑性入門 10. いくつかの単純なアルゴリズムとデータ構造 11. プロットとクラス 12. ナップサック問題とグラフ最適化問題 13. 動的計画法 14. ランダムウォークと可視化 15. 確率,統計とプログラム 16. モンテカルロ・シミュレーション ★17. 標本抽出と信頼区間 18. 実験データの理解 ★19. 無作為試験（無作為抽出試験）と仮説の照合 ★20. 条件付き確率とベイズ統計 21. うそ,真っ赤なうそ,そして統計 22. 機械学習はやわかり ★23. クラスタリング ★24. 分類法 付録A Python 3.5 簡易マニュアル 索 引
「本質をとらえたモデル」は、変更に強く、美しい!問題を浮き彫りにし、解決していくモデリングの過程を詳説!効果的な情報システムを設計しよう。 第1部 モデリングの理論(情報システムとモデリング 型図の作成技法) 第2部 モデルの展開(概念レベルから実装レベルへ パタンとリファクタリング ビジネスモデリングへの適用) 第3部 モデリングの実践(演習1:酒問屋の在庫管理 演習2:航空券の予約 演習3:酒問屋をもう一度)
