Kaggleに挑む深層学習プログラミングの極意

5人が推薦（ブログ 5 人）

技術書 342 位 ・ 機械学習・AI 36 位

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推薦のデータ

Qiita 3 人、はてなブログ 2 人が推薦しています。最初の推薦は 2023年2月、最新の推薦は 2026年9月。

その年に初めてこの本を推薦した人の数

この本を推薦した人（5 人）

• kutzoaQiita
  データ分析・AIシステム開発業務に携わる人におすすめの技術書厳選2025年8月
• tjo.hatenablog.comはてなブログ
  2024年版：独断と偏見で選ぶ、データ分析職の方々にお薦めしたいホットトピックス＆定番の書籍リスト - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ2024年2月ほか 1 本
• Isaka-codeQiita
  Kaggleと名のつく本を全て読んだので紹介していく - Qiita2024年11月
• karaage.hatenadiary.jpはてなブログ
  ChatGPTと共に振り返る：2023年の読書記録と推奨書籍リスト - karaage. [からあげ]2023年12月
• aokikenichiQiita
  生成AIで分析できる時代。それでも読むべき機械学習・データ分析70冊【2026年版】2026年9月

本の情報

著者

小嵜 耕平、秋葉 拓哉、林 孝紀、石原 祥太郎

出版社

講談社

形態

単行本

発売日

2023年2月2日

シリーズ

KS情報科学専門書

定価

2,860 円（税込）

ISBN

9784065305133

楽天のレビュー

★4.50（2 件）

内容紹介

★最強最短の近道は、これだ！★ ・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！ ・レジェンドたちの豊富な経験に基づくスキルアップのノウハウも満載！ 【主な内容】 第1章　機械学習コンテストの基礎知識 1.1　機械学習コンテストのおおまかな流れ 1.2　機械学習コンテストの歴史 1.3　機械学習コンテストの例 1.4　計算資源 第2章　探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上 2.1　探索的データ分析 2.2　モデルの作成 2.3　モデルの検証 2.4　性能の向上 第3章　画像分類入門 3.1　畳み込みニューラルネットワーク…

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