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Interpretable Machine Learning with Python Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples【電子書籍】 Serg Mas sゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 オライリー ジャパン 斎藤康毅Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading Design and implement investment strategies based on smart algorithms that learn from data using Python【電子書籍】 Stefan Jansen【中古】直感Deep Learning Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ /オライリ- ジャパン/Antonio Gulli（単行本（ソフトカバー））ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 / 斎藤康毅 【本】Fundamentals of Supervised Machine Learning With Applications in Python, R, and Stata【電子書籍】 Giovanni Cerulli直感 Deep Learning Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ Antonio GulliPython機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 / 原タイトル:Python Machine Learning 原著第3版の翻訳 本/雑誌 (impress top gear) / SebastianRaschka/著 VahidMirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳【中古】 ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装／斎藤康毅(著者)Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn Perform accessible machine learning and extreme gradient boosting with Python【電子書籍】 Corey Wadeゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 斎藤 康毅Python Machine Learning Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition【電子書籍】 Sebastian Raschkaゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装／斎藤康毅【3000円以上送料無料】【中古】 実践Deep Learning PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム／Nikhil Buduma(著者),牧野聡(訳者),太田満久,藤原秀平【中古】ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディ-プラ-ニングの理論と実装 /オライリ- ジャパン/斎藤康毅（単行本（ソフトカバー））【中古】ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 / 斎藤康毅ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 本/雑誌 / 斎藤康毅/著ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 単行本（ソフトカバー） 斎藤 康毅Beginner 039 s Guide to Streamlit with Python Build Web-Based Data and Machine Learning Applications【電子書籍】 Sujay Raghavendra

Interpretable Machine Learning with Python Build explainable, fair, and robust high-performance models with hands-on, real-world examples【電子書籍】[ Serg Mas?s ]

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  • ＜p＞＜b＞A deep dive into the key aspects and challenges of machine learning interpretability using a comprehensive toolkit, including SHAP, feature importance, and causal inference, to build fairer, safer, and more reliable models. Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in PDF format.＜/b＞＜/p＞＜h2＞Key Features＜/h2＞＜ul＞＜li＞Interpret real-world data, including cardiovascular disease data and the COMPAS recidivism scores＜/li＞＜li＞Build your interpretability toolkit with global, local, model-agnostic, and model-specific methods＜/li＞＜li＞Analyze and extract insights from complex models from CNNs to BERT to time series models＜/li＞＜/ul＞＜h2＞Book Description＜/h2＞Interpretable Machine Learning with Python, Second Edition, brings to light the key concepts of interpreting machine learning models by analyzing real-world data, providing you with a wide range of skills and tools to decipher the results of even the most complex models. Build your interp...

    • ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 オライリー・ジャパン 斎藤康毅

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  • ■タイトルヨミ：ゼロカラツクルディープラーニングパイソンデマナブディープラーニングノリロントジッソウ■著者：斎藤康毅■著者ヨミ：サイトウコウキ■出版社：オライリー・ジャパン ■ジャンル：コンピュータ プログラミング その他スクリプト言語■シリーズ名：0■コメント：■発売日：2016/9/1→中古はこちらタイトル【新品】【本】ゼロから作るDeep　Learning　Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装　斎藤康毅/著フリガナゼロ　カラ　ツクル　デイ−プ　ラ−ニング　ゼロ/カラ/ツクル/DEEP/LEARNING　パイソン　デ　マナブ　デイ−プ　ラ−ニング　ノ　リロン　ト　ジツソウ　PYTHON/デ/マナブ/デイ−プ/ラ−ニング/ノ/リロン/ト/ジツソウ発売日201609出版社オライリー・ジャパンISBN9784873117584大きさ298P　21cm著者名斎藤康毅/著

    • Hands-On Machine Learning for Algorithmic Trading Design and implement investment strategies based on smart algorithms that learn from data using Python【電子書籍】[ Stefan Jansen ]

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  • ＜p＞＜strong＞Explore effective trading strategies in real-world markets using NumPy, spaCy, pandas, scikit-learn, and Keras＜/strong＞＜/p＞ ＜h4＞Key Features＜/h4＞ ＜ul＞ ＜li＞Implement machine learning algorithms to build, train, and validate algorithmic models＜/li＞ ＜li＞Create your own algorithmic design process to apply probabilistic machine learning approaches to trading decisions＜/li＞ ＜li＞Develop neural networks for algorithmic trading to perform time series forecasting and smart analytics＜/li＞ ＜/ul＞ ＜h4＞Book Description＜/h4＞ ＜p＞The explosive growth of digital data has boosted the demand for expertise in trading strategies that use machine learning (ML). This book enables you to use a broad range of supervised and unsupervised algorithms to extract signals from a wide variety of data sources and create powerful investment strategies.＜/p＞ ＜p＞This book shows how to access market, fundamental, and alternative data via API or web scraping and offers a fra...

    • 【中古】直感Deep　Learning Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ /オライリ-・ジャパン/Antonio　Gulli（単行本（ソフトカバー））

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  • ◆◆◆おおむね良好な状態です。中古商品のため若干のスレ、日焼け、使用感等ある場合がございますが、品質には十分注意して発送いたします。 【毎日発送】 商品状態 著者名 Antonio　Gulli、Sujit　Pal 出版社名 オライリ−・ジャパン 発売日 2018年8月8日 ISBN 9784873118260

    • ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 / 斎藤康毅 【本】

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  • 出荷目安の詳細はこちら内容詳細作って学ぶ。手で覚える。ディープラーニングを理解するための最善の方法は、ディープラーニングをゼロから実装することです。目次 : 1章　Python入門/ 2章　パーセプトロン/ 3章　ニューラルネットワーク/ 4章　ニューラルネットワークの学習/ 5章　誤差逆伝播法/ 6章　学習に関するテクニック/ 7章　畳み込みニューラルネットワーク/ 8章　ディープラーニング/ 付録A　Softmax‐with‐Lossレイヤの計算グラフ

    • Fundamentals of Supervised Machine Learning With Applications in Python, R, and Stata【電子書籍】[ Giovanni Cerulli ]

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  • ＜p＞This book presents the fundamental theoretical notions of supervised machine learning along with a wide range of applications using Python, R, and Stata. It provides a balance between theory and applications and fosters an understanding and awareness of the availability of machine learning methods over different software platforms.＜/p＞ ＜p＞After introducing the machine learning basics, the focus turns to a broad spectrum of topics: model selection and regularization, discriminant analysis, nearest neighbors, support vector machines, tree modeling, artificial neural networks, deep learning, and sentiment analysis. Each chapter is self-contained and comprises an initial theoretical part, where the basics of the methodologies are explained, followed by an applicative part, where the methods are applied to real-world datasets. Numerous examples are included and, for ease of reproducibility, the Python, R, and Stata codes used in the text, along with the related datasets, are ava...

    • 直感 Deep Learning Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ [ Antonio Gulli ]

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  • Python×Kerasでアイデアを形にするレシピ Antonio Gulli Sujit Pal オライリー・ジャパンチョッカンディープラーニング アントニオ グッリ サジット パル 発行年月：2018年08月11日 予約締切日：2018年01月23日 ページ数：352p サイズ：単行本 ISBN：9784873118260 グッリ，アントニオ（Gulli,Antonio） 検索エンジン、オンラインサービス、機械学習、情報検索、分析、クラウドコンピューティングの専門家。これまでヨーロッパの4つの異なる国で専門的な経験を積み、ヨーロッパとアメリカの6つの国でマネージャーを務めた。具体的には、出版業界（Elsevier）からポータルサイト（Ask．com）、通信業界（Tiscali）、ハイテク産業の研究開発部門（Microsoft、Google）といった複数の分野でCEO、GM、CTO、VP、ディレクター、サイトリーダーを務めた パル，サジット（Pal,Sujit） Elsevier　Labsの技術研究部長。研究コンテンツとメタデータを中心としたインテリジェントシステムの構築に従事。主な関心事は情報検索、オントロジー、自然言語処理、機械学習、分散処理。現在、ディープラーニングモデルを使用して画像の分類と類似性に取り組んでいる。以前はコンシューマーヘル...

    • Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 / 原タイトル:Python Machine Learning 原著第3版の翻訳[本/雑誌] (impress top gear) / SebastianRaschka/著 VahidMirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳

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  • ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、強化学習などを取り上げ、scikit‐learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13〜16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。＜収録内容＞「データから学習する能力」をコンピュータに与える分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用データ前処理—よりよい訓練データセットの構築次元削減でデータを圧縮するモデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティスアンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ機械学習の適用1—感情分析機械学習の適用2—Webアプリケーション回帰分析—連続値をとる目的変数の予測クラスタ分析—ラベルなしデータの分析多層人工ニューラルネットワークを一から実装ニューラルネ...

    • 【中古】 ゼロから作るDeep　Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装／斎藤康毅(著者)

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  • 斎藤康毅(著者)販売会社/発売会社：オライリー・ジャパン発売年月日：2016/09/01JAN：9784873117584

    • Hands-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn Perform accessible machine learning and extreme gradient boosting with Python【電子書籍】[ Corey Wade ]

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  • ＜p＞＜strong＞Get to grips with building robust XGBoost models using Python and scikit-learn for deployment＜/strong＞＜/p＞ ＜h4＞Key Features＜/h4＞ ＜ul＞ ＜li＞Get up and running with machine learning and understand how to boost models with XGBoost in no time＜/li＞ ＜li＞Build real-world machine learning pipelines and fine-tune hyperparameters to achieve optimal results＜/li＞ ＜li＞Discover tips and tricks and gain innovative insights from XGBoost Kaggle winners＜/li＞ ＜/ul＞ ＜h4＞Book Description＜/h4＞ ＜p＞XGBoost is an industry-proven, open-source software library that provides a gradient boosting framework for scaling billions of data points quickly and efficiently.＜/p＞ ＜p＞The book introduces machine learning and XGBoost in scikit-learn before building up to the theory behind gradient boosting. You'll cover decision trees and analyze bagging in the machine learning context, learning hyperparameters that extend to XGBoost along the way. You'll build gradient boostin...

    • ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

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  • 斎藤康毅／著本詳しい納期他、ご注文時はご利用案内・返品のページをご確認ください出版社名オライリー・ジャパン出版年月2016年09月サイズ298P 21cmISBNコード9784873117584コンピュータ プログラミング その他スクリプト言語商品説明ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装ゼロ カラ ツクル デイ-プ ラ-ニング ゼロ／カラ／ツクル／DEEP／LEARNING パイソン デ マナブ デイ-プ ラ-ニング ノ リロン ト ジツソウ PYTHON／デ／マナブ／デイ-プ／ラ-ニング／ノ／リロン／ト／ジツソウ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。あらかじめご了承ください登録日2016/09/26

    • ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 [ 斎藤 康毅 ]

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  • Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 斎藤 康毅 オライリー・ジャパンBKSCPN_【bookーfestivalーthr】 ゼロカラツクルディープラーニング サイトウ コウキ 発行年月：2016年09月24日 予約締切日：2016年09月23日 ページ数：320p サイズ：単行本 ISBN：9784873117584 斎藤康毅（サイトウコウキ） 1984年長崎県対馬生まれ。東京工業大学工学部卒、東京大学大学院学際情報学府修士課程修了。現在、企業にて、コンピュータビジョンや機械学習に関する研究開発に従事（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） 1章　Python入門／2章　パーセプトロン／3章　ニューラルネットワーク／4章　ニューラルネットワークの学習／5章　誤差逆伝播法／6章　学習に関するテクニック／7章　畳み込みニューラルネットワーク／8章　ディープラーニング／付録A　SoftmaxーwithーLossレイヤの計算グラフ 作って学ぶ。手で覚える。ディープラーニングを理解するための最善の方法は、ディープラーニングをゼロから実装することです。 本 パソコン・システム開発 その他

    • Python Machine Learning Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2, 3rd Edition【電子書籍】[ Sebastian Raschka ]

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  • ＜p＞＜strong＞Applied machine learning with a solid foundation in theory. Revised and expanded for TensorFlow 2, GANs, and reinforcement learning.＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞＜strong＞Purchase of the print or Kindle book includes a free eBook in the PDF format.＜/strong＞＜/p＞ ＜h4＞Key Features＜/h4＞ ＜ul＞ ＜li＞Third edition of the bestselling, widely acclaimed Python machine learning book＜/li＞ ＜li＞Clear and intuitive explanations take you deep into the theory and practice of Python machine learning＜/li＞ ＜li＞Fully updated and expanded to cover TensorFlow 2, Generative Adversarial Network models, reinforcement learning, and best practices＜/li＞ ＜/ul＞ ＜h4＞Book Description＜/h4＞ ＜p＞Python Machine Learning, Third Edition is a comprehensive guide to machine learning and deep learning with Python. It acts as both a step-by-step tutorial, and a reference you'll keep coming back to as you build your machine learning systems.＜/p＞ ＜p＞Packed with clear explanations, visual...

    • ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装／斎藤康毅【3000円以上送料無料】

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  • 著者斎藤康毅(著)出版社オライリー・ジャパン発売日2016年09月ISBN9784873117584ページ数298Pキーワードぜろからつくるでいーぷらーにんぐぜろ／から／つくる ゼロカラツクルデイープラーニングゼロ／カラ／ツクル さいとう こうき サイトウ コウキ9784873117584内容紹介実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 Python入門/2章 パーセプトロン/3章 ニュ...

    • 【中古】 実践Deep　Learning PythonとTensorFlowで学ぶ次世代の機械学習アルゴリズム／Nikhil　Buduma(著者),牧野聡(訳者),太田満久,藤原秀平

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  • Nikhil　Buduma(著者),牧野聡(訳者),太田満久,藤原秀平販売会社/発売会社：オライリー・ジャパン発売年月日：2018/04/01JAN：9784873118321

    • 【中古】ゼロから作るDeep　Learning Pythonで学ぶディ-プラ-ニングの理論と実装 /オライリ-・ジャパン/斎藤康毅（単行本（ソフトカバー））

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  • ◆◆◆非常にきれいな状態です。中古商品のため使用感等ある場合がございますが、品質には十分注意して発送いたします。 【毎日発送】 商品状態 著者名 斎藤康毅 出版社名 オライリ−・ジャパン 発売日 2016年09月 ISBN 9784873117584

    • 【中古】ゼロから作るDeep　Learning　Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 / 斎藤康毅

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  •     ゼロから作るDeep　Learning　Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 単行本 の詳細 出版社: オライリージャパン レーベル: 作者: 斎藤康毅 カナ: ゼロカラツクルディープラーンニングフィトンデナマブディープランニングノリロントジッソウ / サイトウコウキ サイズ: 単行本 ISBN: 9784873117584 発売日: 2016/09/24 関連商品リンク : 斎藤康毅 オライリージャパン

    • ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装[本/雑誌] / 斎藤康毅/著

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  • ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞作って学ぶ。手で覚える。ディープラーニングを理解するための最善の方法は、ディープラーニングをゼロから実装することです。＜収録内容＞1章 Python入門2章 パーセプトロン3章 ニューラルネットワーク4章 ニューラルネットワークの学習5章 誤差逆伝播法6章 学習に関するテクニック7章 畳み込みニューラルネットワーク8章 ディープラーニング付録A Softmax‐with‐Lossレイヤの計算グラフ＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2005403Saito Kan Atsushi / Cho / Zero Kara Tsukuru Deep Learning Python De Manabu De Ipuraningu No Riron to Jissoメディア：本/雑誌重量：397g発売日：2016/09JAN：9784873117584ゼロから作るDeep Learning Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装[本/雑誌] / 斎藤康毅/著2016/09発売

    • ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 [単行本（ソフトカバー）] 斎藤 康毅

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  • 【30日間返品保証】商品説明に誤りがある場合は、無条件で弊社送料負担で商品到着後30日間返品を承ります。ご満足のいく取引となるよう精一杯対応させていただきます。※下記に商品説明およびコンディション詳細、出荷予定・配送方法・お届けまでの期間について記載しています。ご確認の上ご購入ください。【インボイス制度対応済み】当社ではインボイス制度に対応した適格請求書発行事業者番号（通称：T番号・登録番号）を印字した納品書（明細書）を商品に同梱してお送りしております。こちらをご利用いただくことで、税務申告時や確定申告時に消費税額控除を受けることが可能になります。また、適格請求書発行事業者番号の入った領収書・請求書をご注文履歴からダウンロードして頂くこともできます（宛名はご希望のものを入力して頂けます）。■商品名■ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装■出版社■オライリージャパン■著者■斎藤 康毅■発行年■2016/09/24■ISBN10■4873117585■ISBN13■9784873117584■コンディションランク■良いコンディションランク説明ほぼ新品：未使用に近い状態の商品非常に良い：傷や汚れが少なくきれいな状態の商品良...

    • Beginner's Guide to Streamlit with Python Build Web-Based Data and Machine Learning Applications【電子書籍】[ Sujay Raghavendra ]

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  • ＜p＞This book will teach you the basics of Streamlit, a Python-based application framework used to build interactive dashboards and machine learning web apps. Streamlit reduces development time for web-based application prototypes of data and machine learning models. As you’ll see, Streamlit helps develop data-enhanced analytics, build dynamic user experiences, and showcases data for data science and machine learning models.＜/p＞ ＜p＞＜em＞Beginner's Guide to Streamlit with Python＜/em＞ begins with the basics of Streamlit by demonstrating how to build a basic application and advances to visualization techniques and their features. Next, it covers the various aspects of a typical Streamlit web application, and explains how to manage flow control and status elements. You’ll also explore performance optimization techniques necessary for data modules in a Streamlit application. Following this, you’ll see how to deploy Streamlit applications on various platforms. The book concludes w...
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