機械学習とは
機械学習 (ML) は、コンピューター サイエンスのサブ分野であり、コンピューターが「学習」できるようにする方法の研究と開発に焦点を当てています。 これらは、特定の一連のタスクにおけるコンピュータのパフォーマンスを向上させるためにデータを利用する方法です。
どのようなメリットがあるか
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: 機械学習
第 2 章: ビッグデータ
第 3 章: 自動運転車
第 4 章: 教師なし学習
第 5 章: 教師あり学習
第 6 章: 統計的学習理論
第 7 章: 計算学習理論
第 8 章: 自動機械学習
第 9 章: 微分可能プログラミング
第 10 章: 強化学習
(II) 以下に関する一般のよくある質問に答える
(III) 多くの分野で機械学習を使用する実際の例。
(IV) 各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 機械学習のテクノロジーを 360 度完全に理解している人。
本書の対象者
専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類の機械学習に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。
機械学習 (ML) は、コンピューター サイエンスのサブ分野であり、コンピューターが「学習」できるようにする方法の研究と開発に焦点を当てています。 これらは、特定の一連のタスクにおけるコンピュータのパフォーマンスを向上させるためにデータを利用する方法です。
どのようなメリットがあるか
(I) 次のトピックに関する洞察と検証:
第 1 章: 機械学習
第 2 章: ビッグデータ
第 3 章: 自動運転車
第 4 章: 教師なし学習
第 5 章: 教師あり学習
第 6 章: 統計的学習理論
第 7 章: 計算学習理論
第 8 章: 自動機械学習
第 9 章: 微分可能プログラミング
第 10 章: 強化学習
(II) 以下に関する一般のよくある質問に答える
(III) 多くの分野で機械学習を使用する実際の例。
(IV) 各業界の 266 の新興テクノロジーを簡潔に説明する 17 の付録 機械学習のテクノロジーを 360 度完全に理解している人。
本書の対象者
専門家、大学生、大学院生、愛好家、愛好家、 あらゆる種類の機械学習に関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人。