Pythonではじめる教師なし学習 ?機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
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（中古品）Pythonではじめる教師なし学習 ?機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
商品写真はサンプル写真となっております。
写真の商品が届くわけでは御座いません。
用途機能として最低限の付属品はお送りいたしますが
取扱説明書、リモコン等含まれていない場合もございます。
＊写真に対し付属品の差異のある場合は当店よりご連絡させて頂きます。
電池で稼働する製品につきましては、電池は付属していない物とお考え下さい。
気になる方は購入前にお問合せをお願いします。
【商品説明】
商品写真はサンプル写真となっております。
写真の商品が届くわけでは御座いません。
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取扱説明書、リモコン等含まれていない場合もございます。
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電池で稼働する製品につきましては、電池は付属していない物とお考え下さい。
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【商品説明】
サイズ
高さ : 2.20 cm
横幅 : 18.40 cm
奥行 : 23.40 cm
重量 : 540.0 g ※梱包時のサイズとなります。商品自体のサイズではございませんのでご注意ください。
高さ : 2.20 cm
横幅 : 18.40 cm
奥行 : 23.40 cm
重量 : 540.0 g ※梱包時のサイズとなります。商品自体のサイズではございませんのでご注意ください。
教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。さらに、変分オートエンコーダ(VAE)や敵対的生成ネットワーク(GAN)、制限付きボルツマンマシン(RBM)などの生成モデルも紹介します。