データサイエンス教本（第２版） ―Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・時系列データ分析・深層学習―
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あらすじ
※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。Pythonでデータサイエンスの理論と実践を学ぶ データサイエンスは、「データを科学的に扱う」学問分野です。近年、ICTの進展によって、センサやインターネットを通じて取得できるデータ量が爆発的に増加したこと、コンピュータの高性能化に伴ってこれまでできなかった大規模なデータ処理が可能となったことなどから注目されています。 本書は、データサイエンスの基礎となる統計分析からパターン認識（機械学習）、時系列データ分析、深層学習などを、Pythonを使って実際に分析しながら学ぶものです． データの取り扱い、確率・統計の基礎といった基本的なところから、パターン認識、深層学習といった統計・機械学習手法、時々刻々と変化する時系列データの分析などの解説を行い、読者がデータサイエンスの一通りを俯瞰できるようになっています。 Pythonを使った解説によって理論と実践を同時に学ぶことができるので、データサイエンスを学び、自身の分野に応用したい方にピッタリの一冊です。 第2版にあたっては深層学習を大幅に拡充し、自然言語処理、生成系（AutoEncoder、GAN）などの近年重要視されるテーマを取り上げました。1章 はじめに2章 データの扱いと可視化3章 確率の基礎4章 統計の基礎5章 回帰分析6章 パターン認識7章 時系列データ分析8章 深層学習の基礎9章 深層学習による画像処理10章 深層学習による自然言語処理11章 生成系深層学習12章 深層強化学習索引
商品情報
- 著者
- 出版社 オーム社
- ジャンル
- シリーズ データサイエンス教本（第２版） ―Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・時系列データ分析・深層学習―
- 電子版配信開始日 2023/12/01
- ファイルサイズ - MB
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