機器學習入門|從玻爾茲曼機械學習到深度學習

大関真之 許郁文

  • 出版商: 碁峰資訊
  • 出版日期: 2018-04-17
  • 定價: $380
  • 售價: 7.9$300
  • 語言: 繁體中文
  • 頁數: 240
  • ISBN: 9864767771
  • ISBN-13: 9789864767779
  • 相關標籤: 機器學習深度學習
  • 相關分類: 機器學習深度學習

立即出貨 (庫存 > 10)

買這商品的人也買了...

商品描述

用最親切的方式,告訴你機器學習到底是在學什麼

 

.日本IT技術書部門大賞2018年得獎作品

.以輕鬆有趣的對話方式進行,沒有艱澀難懂的文字

.用生活化的譬喻解說機器學習的原理

.簡單易懂的插圖解說,非專業人士也能藉由本書理解機器學習

 

機器學習正處於不斷演化的階段,本書將其中的玻爾茲曼機械學習與深度學習。所謂的玻爾茲曼機械學習是欣賞各種圖片,記憶世上風景的技術。即使是有點模糊或部分被遮住的圖片,人類也能立刻了解圖片的內容。這是因為人類能斟酌過去的經驗與現在的狀況,了解圖片的內容,現在已經能讓電腦搭載這種技術了。應用這種基本技術的就是玻爾茲曼機械學習,也就是在電腦打造睛與腦部記憶的構造。深度學習則是在這項技術加上腦部判斷能力,讓電腦根據周遭的情況做出這個是這樣,那個是之前看過的那個的判斷技術。

 

目錄大綱

第1章|什麼都不懂的鏡子

1.1 魔鏡與皇后

1.2 試著機械學習

Column  機械學習是什麼?

1.3 根據資料學習

Column  機械的自主學習

 

第2章|美麗的祕訣

2.1 魔鏡的答案

Column  數學的必要性

2.2 挑戰迴歸問題

Column  機械也跟人類一樣?

2.3 代表美麗的函數

Column  機械也有老師

 

第3章|挑戰最佳化問題

3.1 皇后全力衝刺!

Column  從演算法多學一點

3.2 模型的極限

Column  訓練資料與測試資料

3.3 建立新的特徵值 

Column  如何建立困難的函數?

3.4 神經網路

Column  大腦的資訊處理機構

 

第4章|挑戰深度學習

4.1 推桿推不動了?

Column  深度學習的風潮

4.2 注意過擬合

Column  機械學習就是與過擬合戰鬥

4.3 批次學習與在線學習

Column  隨機梯度下降法的復活

 

第5章|預測未來

5.1 識別的鏡子

5.2 尋找分界線

Column  支持向量機的泛化能力

5.3 原本就能分離嗎?

Column  扭曲空間的核心函數

5.4 填補資料的缺漏 

Column  資料的本質

5.5 掌握資料的本質

Column  稀疏性與人類的直覺

 

第6章|映出美麗的鏡子

6.1 珍貴的圖片資料

Column  利用磁鐵進行機械學習?

6.2 玻爾茲曼機械學習的影像處理

Column  機械學習與統計力學

6.3 能辨識更複雜的特徵嗎?

Column  變分原理

6.4 使用隱藏變數,打造多元世界

Column  採樣專用機器登場

6.5 複雜資料的真面目

Column  辛頓先生的意志力

 

第7章|只找出臉部的美麗度

7.1 知道世上所有事情的魔鏡

7.2 魔鏡啊魔鏡、魔鏡先生