『【裁断済み】Interface(インターフェース) 2025年 1 月号』はセカイモンでc725c0531a8fから出品され、472の入札を集めて04月11日 13時 13分に、910円で落札されました。即決価格は910円でした。決済方法はに対応。富山県からの発送料は落札者が負担しました。PRオプションはストア、取りナビ(ベータ版)を利用したオークション、即買でした。
《出品:2024-12-06》\r\r*注意*\r・本書は「裁断」されており、ページが一枚ずつバラバラの状態でございます。通常の読書には適しません\r・単品での値下げは一切いたしません。複数冊ご購入いただく場合は値引きをいたします(詳細はプロフィールに記載)\r・プロフィールの記載を必ずご確認ください\r\r上記をご了承のうえ、ご購入ください。\r\r\r【商品の状態・備考】\r・目立った傷や汚れなし\r\r\r【お取り置き/専用ページについて】\r商品の取り置きは一切いたしません。しかし次に該当する場合は、専用ページを作成いたします。\r\r・まとめ買い\r\r(注意)専用ページ作成から2日経過してもご購入いただけない場合、専用ページを取り消します。\r\r\r【商品説明】\r ディープ・ラーニングは,コンピュータが大量のデータを学習して,データの特徴を抽出する技術です.機械学習の手法の1つですが,従来は人手で行っていた特徴抽出(いわゆる学習)を自動で行えるようになった事から,ここ数年で急速に普及し,今や社会を支えるさまざまな場面で使われる技術となりました.\r 現在は,さまざまな学習アルゴリズムが,ブラックボックスのように中身を知らなくてもお手軽に試せる環境(Pythonなど)が整っています.簡単に試せるので,よく理解しないままニューロン数や中間層を増やしたり,いろいろな評価関数を試したりなど,組み合わせ的に試行錯誤をして結果的に時間がかかってしまった経験があるのではないでしょうか.\r\r ディープ・ラーニングの学習アルゴリズムは,数学理論に基づいています.サイコロをランダムに振って発見的に結果を出している訳ではありません.そこで本特集では,このディープ・ラーニングのメカニズムを数学的な観点で説き明かしていきます.このメカニズムを解き明かすには,高校や大学初等の数学を使いますが,特に教科書を見直す必要がないよう,本特集内で完結するようにしています.\r また,本特集の中では,数値解析ソフトウェアMATLABを使って,実際に1ニューロンからディープ・ラーニングの仕組みを理解していきます.読者が実際に手を動かしながら学べるように,次の3つの特典を用意しました.\r…\r\r※Amazon.co.jpより引用\r\r\r#裁断済み\r#コンピュータ\r#IT
カテゴリー: | 本・雑誌・漫画>>>本>>>コンピュータ・IT |
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商品の状態: | 目立った傷や汚れなし |
配送料の負担: | 送料込み(出品者負担) |
配送の方法: | 佐川急便/日本郵便 |
発送元の地域: | 新潟県 |
発送までの日数: | 2~3日で発送 |
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