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●一冊目に読みたい機械学習の超入門。数式なしで基礎がわかる! 本書は、機械学習の「なぜ?」から「どう使うか?」までを、この一冊で解き明かす「機械学習入門」です。 教師あり・なし学習といった基本から、PCA、t-SNE、UMAPによる次元削減、さらには最新のディープラーニング(CNN、RNN、Transformer)、強化学習まで、重要トピックを網羅。難解な概念も、豊富な図解と具体的な応用例を通じて、視覚的かつ実践的に、高校生でも理解できる平易な文体で理解を深めることができます。また、できるだけ数式は使わず、図解を中心に丁寧に基礎理論を解説しているため、数学が苦手な学生や新人ITエンジニアの方でも安心して読み進められます。モデル評価やデプロイ、倫理といった実践的側面にも触れ、この一冊で機械学習の全体像を把握し、次世代AIスキルの基礎を習得できる必携書です。▼本書の構成第1章 機械学習とは?第2章 機械学習の手順第3章 教師あり学習第4章 ニューラルネットワーク第5章 教師なし学習第6章 強化学習 本書を読むことで、知識や経験が浅い方でも機械学習の全体像を掴むことができます。これからITエンジニアを目指す学生や、新人の方におススメの一冊です。
9784295024224
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