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深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 単行本（ソフトカバー） – 2015/4/8

5つ星のうち4.0 130
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いま最も注目されている機械学習手法である深層学習(ディープラーニング)を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口なので、無理なく理解できる!

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行!

『機械学習のための確率と統計』杉山 将・著
『深層学習』岡谷 貴之・著
『オンライン機械学習』海野 裕也/岡野原 大輔/得居 誠也/徳永 拓之・著
『トピックモデル』岩田 具治・著

第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(^o^)/

【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
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  1. 本の長さ
    176ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    講談社
  4. 発売日
    2015/4/8
  5. 寸法
    15 x 1.2 x 21 cm
  6. ISBN-10
    4061529021
  7. ISBN-13
    978-4061529021
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商品の説明

著者について

岡谷 貴之
東北大学大学院情報科学研究科 教授

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ 講談社 (2015/4/8)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2015/4/8
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本（ソフトカバー） ‏ : ‎ 176ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4061529021
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4061529021
  • 寸法 ‏ : ‎ 15 x 1.2 x 21 cm
  • カスタマーレビュー:
    5つ星のうち4.0 130

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יודה
5つ星のうち5.0 古いけど、深層学習について 詳しく書かれています。
2020年6月15日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
古いけど、深層学習について 詳しく書かれています。
役に立った
 レポート
customer
5つ星のうち4.0 技術者向けというよりは研究者向け
2021年2月19日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
内容としては深層学習への理解に繋がる事柄が記載されている。しかし、技術者が深層学習を応用したいときに読む本ではなく、あくまでも研究者向けの内容と思う。また前提知識として、確率統計や基本的な機械学習はつけた上で読むと良いかと。
役に立った
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AmazonCustomer
5つ星のうち3.0 △
2023年10月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
深層学習の理論について説明されています。
よく書かれていると思いますが、初学者にとってはちょっと読みづらそうです。
役に立った
 レポート
Smoothly
5つ星のうち5.0 効果を生むAIを支えている基礎理論の解説書
2019年3月23日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
AIをめぐる書籍は多数ありますが、確実かつ既に使用されている知識をまとめた本の中で、最高峰にある本のひとつだと思います。

数式は微分積分が多いですが、写真や図も多く、文章が大変理解しやすいので、文系の方も数学分野のボトルネックの部分を文章や図で学べる大変な良書だと思います。
2人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
NO NAME
5つ星のうち4.0 教科書的なので、何かWEB講座などを受けながら副読本にしたい
2019年2月10日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
教科書的ではあるが、大学の教科書ほど難解ではなく読み進められる。

読み解くには時間と気力が必要。courseraのディープラーニングなどを受けながら、理解できないところをこの本で読み砕くのがよいだろう。
3人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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sessan
5つ星のうち5.0 説明が簡潔でしかも過不足ない。飽きずに読める。
2018年2月11日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
深層学習で知識が必要になる各分野について、程よい長さの章で説明されていて、中身も簡潔でしかも理解するのには過不足なく、非常に丁寧に説明してくれます。引用文献も多く、事後学習にも参考になりそうです。

技術書を書くときのお手本のようなとても良い本だと思います。
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
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FU YUN-CHIANG
5つ星のうち2.0 読みにくい
2021年1月12日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
この本は読みにくい。なぜなら、使用する自変数の意味と使用する算式は全然説明しない。そしてRNNの部分は、プロセスの自変数と使用する参数の意味も解説しません。セールの数はなぜ多いを使用するかわからない。読者にとって、単純的な概念が複雑化して、理解できないになる。
役に立った
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Amazon カスタマー
5つ星のうち3.0 初学者向け
2021年5月6日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
第一線で活躍するプログラマが読んでも、
得られるものは少ないと思います。
役に立った
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