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一般和書
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書誌情報サマリ

書名

Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意

著者名 小嵜耕平／著 秋葉拓哉／著 林孝紀／著
出版者 講談社
出版年月 2023.1
請求記号 0076/07318/

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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 配架場所 別置 帯出 状態
1 守山3132634225一般和書一般開架　貸出中 

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書誌詳細

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請求記号 0076/07318/
書名 Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意
著者名 小嵜耕平／著 　 秋葉拓哉／著 　 林孝紀／著
出版者 講談社
出版年月 2023.1
ページ数 11,210p
大きさ 24cm
ISBN 978-4-06-530513-3
分類 007609
一般件名 データマイニング 　 機械学習 　 深層学習
書誌種別 一般和書
内容紹介 画像やテキストを題材にした機械学習コンテストを対象に、著者らの経験に基づく知見をまとめる。コンテストの概要や、基本的な考え方や技法を解説。実際にコンテストに取り組みながら具体的な知識が身に付く。
書誌・年譜・年表 文献:p199〜206
タイトルコード 1002210081796

要旨 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！
目次 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）
著者情報 小嵜 耕平
　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(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)
秋葉 拓哉
　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(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)
林 孝紀
　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(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)
石原 祥太郎
　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)


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