すぐに使える!業務で実践できる!PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方 TensorFlow2対応

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すぐに使える!業務で実践できる!PythonによるAI・機械学習・深層学習アプリのつくり方 TensorFlow2対応

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  • サイズ B5判/ページ数 414p/高さ 24cm
  • 商品コード 9784802612791
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C2055

内容説明

AIで美味しいワイン判定、顔にモザイクをかける、手書き数字を判定、郵便番号を自動認識、動画から特定の場面を検出、文章を単語に分割、単語の意味をベクトル化、文章を分類してみよう、自動作文に挑戦、SNSへのスパム投稿を判定等。新しい生活様式に対応!マスク着用の“あり”“なし”を判定サンプル収録。

目次

第1章 機械学習/ディープラーニングについて
第2章 機械学習入門
第3章 OpenCVと機械学習‐画像・動画入門
第4章 自然言語処理
第5章 ディープラーニング(深層学習)について
第6章 機械学習で業務を効率化しよう
Appendix 本書のための環境を整える

著者等紹介

クジラ飛行机[クジラヒコウズクエ]
Python、PHP、JavaScriptなどのプログラミング言語、機械学習やアルゴリズムなど書籍を多く執筆している。フリーソフトも多数公開しており、代表作は、日本語プログラミング言語「なでしこ」、テキスト音楽「サクラ」など。2001年オンラインソフト大賞入賞。2005年IPAのスーパークリエイター認定。2010年IPA OSS貢献者賞受賞

杉山陽一[スギヤマヨウイチ]
株式会社ジェイテックジャパングローバルエンジニア

遠藤俊輔[エンドウシュンスケ]
株式会社ジェイテックジャパンマネージャー兼セールスエンジニア(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

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Mitsuru Umeda

5
ディープラーニング以前の機械学習の基礎から、学習データ作り方やアルゴリズムの選択方法、画像認識や自然言語処理、そして業務システムへの応用に向けた考え方といった事まで、実機で試しながら読み進められるのでとってもわかりやすい。 この本の唯一の欠点は機械学習は「人工知能」ではないのに、タイトルに「AI」を冠していることくらいか。2021/02/07

ᚹγअәc0̸א

0
自然言語処理の章で、何の説明もなしにdockerの使用が前提とされているあたり、ちょっとハードル高。

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