Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意 （KS情報科学専門書） [ 小嵜 耕平 ]＞●■1578 - カスタマイズ

KS情報科学専門書 小嵜 耕平 秋葉 拓哉 講談社カグルニイドムシンソウガクシュウプログラミングノゴクイ オザキ コウヘイ アキバ タクヤ 発行年月：2023年02月02日 予約締切日：2022年12月12日 ページ数：224p サイズ：単行本 ISBN：9784065305133 小嵜耕平（オザキコウヘイ） 2014年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程を単位認定退学。保険・金融・広告をはじめとしたさまざまな事業領域でデータ分析や研究開発などの業務を経験。チームで参加したKDD　Cup　2015の優勝を皮切りに数々のコンテストで活躍した。Kaggleではユーザーランク最高4位。最初のKaggle　Grandmasterのうちの一人 秋葉拓哉（アキバタクヤ） 2015年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。博士（情報理工学）。現在、株式会社Preferred　Networks執行役員。機械学習システム、大規模並列分散機械学習の研究開発に従事。著書に『プログラミングコンテストチャレンジブック』（マイナビ）などがある。2016年よりKaggleに参加し、「Open　Images　Challenge　2018」準優勝。Kaggle　Grandmaster 林孝紀（ハヤシタカノリ） 2016年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。2021年より株式会社Preferred　Networksにてソフトウェアエンジニアとして勤務。NLPコンテストを中心に好成績を収める。Kaggle　Master 石原祥太郎（イシハラショウタロウ） 2017年より株式会社日本経済新聞社でデータ分析・サービス開発に従事。2019年にチームで参加したKaggle「PetFinder．my　Adoption　Prediction」で優勝。2019年の「Kaggle　Days　Tokyo」にはコンテスト開催側で関わった。共著に『PythonではじめるKaggleスタートブック』（講談社）、訳書に『Kaggle　Grandmasterに学ぶ機械学習実践アプローチ』（マイナビ出版）があり、個人活動としてニュースレター「Weekly　Kaggle　News」を発行している。Kaggle　Master（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） 第1章　機械学習コンテストの基礎知識（機械学習コンテストのおおまかな流れ／機械学習コンテストの歴史　ほか）／第2章　探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上（探索的データ分析／モデルの作成　ほか）／第3章　画像分類入門（畳み込みニューラルネットワークの基礎／コンテスト「Dogs　vs．Cats　Redux」の紹介　ほか）／第4章　画像検索入門（画像検索タスク／学習済みモデルを使ったベースライン手法　ほか）／第5章　テキスト分類入門（Quora　Question　Pairs／特徴量ベースのモデル　ほか） 画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう！ 本 パソコン・システム開発 その他・・・楽天ブックス