ディープラーニングの前に身につけておきたいAI技術の入門書!
近年ディープラーニングが爆発的人気となっています。しかし、人工知能の手法はディープラーニングに限りません。過去のAIブームの単純なニューラルネットや論理的プログラミングもあれば、遺伝的アルゴリズム、自然言語処理、音声信号処理や、画像からの動物体検出、分類問題、回帰問題、連続データ解析、強化学習といった、古典的なデータ解析や機械学習の手法もあります。これらはディープラーニングを始める前に身につけておくべき基礎技術です。「鶏を割くに焉んぞ牛刀を用いん」の諺のように、読者がデータ収集や計算コストがかかるディープラーニングの他にも適材適所の手法を選択できるよう、本書ではさまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、Pythonでよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説します。
さまざまな人工知能の関連分野を扱いながら、Pythonでよく使われるライブラリの基本的な使い方を解説。
・私がこれから機械学習・ディープラーニングを教わる海外の人たち[2021-06-18に投稿]
・全プログラマに捧ぐ!図解「ノートブック」[2019-04-10に投稿]
・【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメのAI勉強方法 (2019年改定版)[2019-03-23に投稿]
・[Kaggle]0から本当に機械学習を理解するために学ぶべきこと~一流のデータサイエンティストを例に~[2018-07-12に投稿]