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| 本書は、データサイエンスの基盤となる数学の解説を目的としている。それらは、線形代数、確率と統計、最適化だ。本書では、第1〜6章でそれらを説明した後で、第7章でニューラルネットワークの構造について説明する。MITの講義コース18.065は信号処理とデータ処理のための線形代数に関するものだ。2017年の初回に登録したMITの学生は140名にのぼった。講義コース18.065は初回からうまくいった。しかし、重要な話題に触れていなかった。それは深層学習(ディープラーニング)だ。深層学習のアルゴリズムは改善し続けている。改良され続けていると言ったほうがいいかもしれない。計算機科学者、エンジニア、生物学者、言語学者、数学者、特に最適化アルゴリズム研究者、さらには深層学習が私たちの生活に役立つと信じている人たちなど、多くの人たちの貢献によって支えられている。
8,250-(税込)
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【送料無料】[本/雑誌]/ストラング:線形代数とデータサイエンス / 原タイトル:Linear Algebra and Learning from Data (世
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