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內容簡介： 用最親切的方式，告訴你機器學習到底是在學什麼 ．日本IT技術書部門大賞2018年得獎作品 ．以輕鬆有趣的對話方式進行，沒有艱澀難懂的文字 ．用生活化的譬喻解說機器學習的原理 ．簡單易懂的插圖解說，非專業人士也能藉由本書理解機器學習 機器學習正處於不斷演化的階段，本書將其中的玻爾茲曼機械學習與深度學習。所謂的玻爾茲曼機械學習是欣賞各種圖片，記憶世上風景的技術。即使是有點模糊或部分被遮住的圖片，人類也能立刻了解圖片的內容。這是因為人類能斟酌過去的經驗與現在的狀況，了解圖片的內容，現在已經能讓電腦搭載這種技術了。應用這種基本技術的就是玻爾茲曼機械學習，也就是在電腦打造睛與腦部記憶的構造。深度學習則是在這項技術加上腦部判斷能力，讓電腦根據周遭的情況做出這個是這樣，那個是之前看過的那個的判斷技術。 關於作者： 大関真之 現任教於日本東北大學。專長是統計力學、量子力學、機器學習。曾經榮獲得手島精一紀念研究賞博士論文賞、第6回日本物理學會若手獎勵賞、文部科學大臣表彰若手科學者賞。 目錄： 第1章｜什麼都不懂的鏡子 1.1魔鏡與皇后 1.2試著機械學習 Column機械學習是什麼？ 1.3根據資料學習 Column機械的自主學習 第2章｜美麗的祕訣 2.1魔鏡的答案 Column數學的必要性 2.2挑戰迴歸問題 Column機械也跟人類一樣？ 2.3代表美麗的函數 Column機械也有老師 第3章｜挑戰最佳化問題 3.1皇后全力衝刺！ Column從演算法多學一點 3.2模型的極限 Column訓練資料與測試資料 3.3建立新的特徵值 Column如何建立困難的函數？ 3.4神經網路 Column大腦的資訊處理機構 第4章｜挑戰深度學習 4.1推桿推不動了？ Column深度學習的風潮 4.2注意過擬合 Column機械學習就是與過擬合戰鬥 4.3批次學習與在線學習 Column隨機梯度下降法的復活 第5章｜預測未來 5.1識別的鏡子 5.2尋找分界線 Column支持向量機的泛化能力 5.3原本就能分離嗎？ Column扭曲空間的核心函數 5.4填補資料的缺漏 Column資料的本質 5.5掌握資料的本質 Column稀疏性與人類的直覺 第6章｜映出美麗的鏡子 6.1珍貴的圖片資料 Column利用磁鐵進行機械學習？ 6.2玻爾茲曼機械學習的影像處理 Column機械學習與統計力學 6.3能辨識更複雜的特徵嗎？ Column變分原理 6.4使用隱藏變數，打造多元世界 Column採樣專用機器登場 6.5複雜資料的真面目 Column辛頓先生的意志力 第7章｜只找出臉部的美麗度 7.1知道世上所有事情的魔鏡 7.2魔鏡啊魔鏡、魔鏡先生

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