Ｋａｇｇｌｅに挑む深層学習プログラミングの極意
あらすじ・内容
★最強最短の近道は、これだ！★
・画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう！
・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載！
【主な内容】
第1章 機械学習コンテストの基礎知識
1.1 機械学習コンテストのおおまかな流れ
1.2 機械学習コンテストの歴史
1.3 機械学習コンテストの例
1.4 計算資源
第2章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上
2.1 探索的データ分析
2.2 モデルの作成
2.3 モデルの検証
2.4 性能の向上
第3章 画像分類入門
3.1 畳み込みニューラルネットワークの基礎
3.2 コンテスト「Dogs vs. Cats Redux」の紹介
3.3 最初の学習：CNNアーキテクチャ
3.4 最初の学習：データセットの準備と学習ループ
3.5 最適化アルゴリズムと学習率スケジューリング
3.6 データ拡張
3.7 アンサンブル
3.8 さらにスコアを伸ばすために
第4章 画像検索入門
4.1 画像検索タスク
4.2 学習済みモデルを使ったベースライン手法
4.3 ベースラインを実装する
4.4 距離学習を学ぶ
4.5 画像マッチングによる検証
4.6 クエリ拡張を学ぶ
4.7 Kaggleコンテストでの実践
第5章 テキスト分類入門
5.1 Quora Question Pairs
5.2 特徴量ベースのモデル
5.3 ニューラルネットワークベースのモデル
(C)小嵜耕平・秋葉拓哉・石原祥太郎林孝紀・/講談社
作品情報
「Ｋａｇｇｌｅに挑む深層学習プログラミングの極意（ＫＳ情報科学専門書）」シリーズ作品一覧（全1冊）
各2,860円 (税込)
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実用 Ｋａｇｇｌｅに挑む深層学習プログラミングの極意
★最強最短の近道は、これだ！★
・画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう！
・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載！
【主な内容】
第1章 機械学習コンテストの基礎知識
1.1 機械学習コンテストのおおまかな流れ
1.2 機械学習コンテストの歴史
1.3 機械学習コンテストの例
1.4 計算資源
第2章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上
2.1 探索的データ分析
2.2 モデルの作成
2.3 モデルの検証
2.4 性能の向上
第3章 画像分類入門
3.1 畳み込みニューラルネットワークの基礎
3.2 コンテスト「Dogs vs. Cats Redux」の紹介
3.3 最初の学習：CNNアーキテクチャ
3.4 最初の学習：データセットの準備と学習ループ
3.5 最適化アルゴリズムと学習率スケジューリング
3.6 データ拡張
3.7 アンサンブル
3.8 さらにスコアを伸ばすために
第4章 画像検索入門
4.1 画像検索タスク
4.2 学習済みモデルを使ったベースライン手法
4.3 ベースラインを実装する
4.4 距離学習を学ぶ
4.5 画像マッチングによる検証
4.6 クエリ拡張を学ぶ
4.7 Kaggleコンテストでの実践
第5章 テキスト分類入門
5.1 Quora Question Pairs
5.2 特徴量ベースのモデル
5.3 ニューラルネットワークベースのモデル
付与コインの内訳
1,326コイン
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会員ランク（今月ランクなし）
1%
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初回50%コイン還元 会員登録から30日以内の初回購入に限り、合計金額（税抜）から50％コイン還元適用
複数商品の購入で付与コイン数に変動があります。
会員ランクの付与率は購入処理完了時の会員ランクに基づきます。
そのため、現在表示中の付与率から変わる場合があります。
【クーポンの利用について】
クーポン適用後の金額（税抜）に対し初回50％コイン還元分のコインが付与されます。
詳しくは決済ページにてご確認ください。
「Ｋａｇｇｌｅに挑む深層学習プログラミングの極意」評価・レビュー
