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転移学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ) [全集叢書]

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転移学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ) [全集叢書]
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    商品の詳細

  • 目次

    第1部 転移学習への導入

    第1章 機械学習から転移学習へ
    1.1 人工知能,機械学習,そして転移学習
    1.2 統計的機械学習の基礎
    1.3 深層学習の基礎
    1.4 転移学習への導入と定義

    第2章 転移学習の基本概念
    2.1 転移学習における基本問題
    2.2 いつ転移するか
    2.3 何を転移するか
    2.4 ドメイン適応問題の分類

    第2部 転移学習の基礎

    第3章 ドメイン適応の理論
    3.1 期待リスクの上界評価
    3.2 期待リスクの下界評価

    第4章 データに基づくドメイン適応の基礎
    4.1 データに基づくドメイン適応の概要
    4.2 事例ベースのドメイン適応
    4.3 特徴ベースのドメイン適応
    4.4 深層表現学習に基づく特徴ベースのドメイン適応
    4.5 不変性に基づく教師なしドメイン適応の限界
    4.6 まとめ

    第5章 データに基づくドメイン適応の展開
    5.1 ドメイン適応におけるモデル選択
    5.2 半教師ありドメイン適応
    5.3 能動的ドメイン適応

    第6章 事前学習済みモデル
    6.1 辞書学習に基づくドメイン適応
    6.2 事前学習済みニューラルネットワークに基づくドメイン適応

    第3部 転移学習の展開

    第7章 知識蒸留
    7.1 知識蒸留の定式化
    7.2 蒸留における知識
    7.3 知識蒸留の学習スキーム

    第8章 マルチタスク学習
    8.1 マルチタスク学習の導入
    8.2 マルチタスク学習のアルゴリズム
    8.3 マルチタスク学習の展望

    第9章 メタ学習
    9.1 機械学習における帰納バイアスとその学習
    9.2 統計的メタ学習の定式化
    9.3 メタ学習の分類と方法
    9.4 まとめ

    第10章 少数ショット学習
    10.1 少数ショット学習の問題設定
    10.2 少数ショット学習の方法の分類
    10.3 データの変換に基づく少数ショット学習
    10.4 仮説集合への工夫に基づく少数ショット学習

    第11章 ドメイン汎化
    11.1 ドメイン汎化の導入
    11.2 ドメイン汎化のアルゴリズム
    11.3 ドメイン汎化の展望

    第12章 継続学習
    12.1 継続学習の導入
    12.2 継続学習のアルゴリズム
    12.3 継続学習の各手法の比較
    12.4 継続学習の展望

    第13章 強化学習における転移学習
    13.1 強化学習の方法
    13.2 強化学習における転移学習の基本的な考え方
    13.3 強化学習における転移学習の方法
    13.4 まとめ

    本書のまとめ

    付録A 深層ニューラルネットワークと生成モデルの基礎
    A.1 さまざまな深層ニューラルネットワークモデル
    A.2 生成モデル
  • 出版社からのコメント

    本書では、転移学習の基本概念から、ドメイン適応、マルチタスク学習、メタ学習、継続学習などのアプローチを解説。まさにバイブル!
  • 内容紹介

    ★まさにバイブル!★

    転移学習は、従来の機械学習の方法では解決することが困難な要請や課題をうまく取り扱うための方法です。深層学習の登場以降、事前学習済みモデルの利用が容易になり、転移学習が広く用いられるようになってきた。

    本書では、転移学習の基本概念から、ドメイン適応、事前学習済みモデル、知識蒸留、マルチタスク学習、メタ学習、継続学習などをていねいに解説。この一冊から始めよう!

    【主な内容】
    第1部 転移学習への導入
    第1章 機械学習から転移学習へ
    第2章 転移学習の基本概念

    第2部 転移学習の基礎
    第3章 ドメイン適応の理論
    第4章 データに基づくドメイン適応の基礎
    第5章 モデルに基づくドメイン適応の展開
    第6章 事前学習済みモデル

    第3部 転移学習の展開
    第7章 知識蒸留
    第8章 マルチタスク学習
    第9章 メタ学習
    第10章 少数ショット学習
    第11章 ドメイン汎化
    第12章 継続学習
    第13章 強化学習における転移学習

    付録A 深層ニューラルネットワークと生成モデルの基礎
  • 著者について

    松井 孝太 (マツイ コウタ)
    名古屋大学大学院医学系研究科 講師
    株式会社KDDI総合研究所 招聘研究員

    熊谷 亘 (クマガイ ワタル)
    東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻 特任助教
  • 商品の説明

    転移学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ) [全集叢書]
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    楽天ブックス: 深層学習 改訂第2版 - 岡谷 貴之 - 9784065133323 : 本

    最新のクチコミ

    ★★★★★

    木のスプーンを探していて、お箸とセットでお買い得だったので購入しました。 スプーンは思っていたより大きく、いろいろ使えそうです。 今年中学生になる甥っ子が、このお箸で上手く使えるといいなと期待しています。

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    購入前に皆さんのレビューを見ましたか、やはり汚れやロックの固さが気になりました。あと、時計を巻くクッションも大きく、全てが皆さんのレビュー通りでした。本体の作り自体はまあまあなので、一応保存用として使用しますが、これだけ言われているので改善をした方が良いとおもいます。

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    豆乳ヨーグルトを作りたくて初めて購入しました。立派な冊子や文献が同梱されていて、腸内フローラのお話が大好物の私には、とてもわかりやすく、保存版にしたい嬉しいものでした!初めてなので飲み慣れた調整豆乳を使用しましたが、ヨーグルトメーカーで既定の1時間前にチェックすると、しっかり固まっていました。そして他の種菌で作った牛乳ケフィアに比べると、結構酸味が強くとろーりした出来栄え。気温が高いからちょっと発酵し過ぎたかな?調整豆乳の甘さが残るかと思ったので意外なお味でしたが、アレンジするとクリームのような食感が甘味欲を満たして良かったです。次回は無調整で作ってみようと思います! 追記 推奨の無調整豆乳で作ったところ、形状食感は固い豆腐そのもの!しかも酸味少なく蜂蜜やシロップかけてもぼんやりしたお味で、私には食べづらい。。調整豆乳のほうが酸味とろみがあり好みでした。ちなみにどちらでも最強快便で、腸内細菌の代謝の良さを実感しています。我が家のヨーグルトメーカーでは、40度8時間ほどの発酵が丁度良い感じでした。

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    お手軽に出来て美味しかったです。 バター、MCTオイルで使っていた時もでしたが、胃が痛いような重いようなとゆう違和感はやっぱりありました。ので、体質によるものかな、と。粉の量を少し減らして続けようと思います。

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    3枚購入しましたが、思ってた以上に色味もよく肌触りもいい感じです!

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    天使のはねが、かわいい!使いやすそうです。

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    先日沖縄に行ったのですが、お土産を購入している際、紅芋タルトとこの商品が気になったのですが、やはり紅芋タルトの方を購入しました。後日この商品も気になりこのショップで購入しました。ものすごく美味しかったです。仕事頑張った後のご褒美お菓子になっております。また購入したいと思います。

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    底をいちいち取らないと畳めない いがいとでかい

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    友人のプレゼントに購入しました! 色も綺麗で可愛いです!

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    画素の通り可愛いです。女の子って感じ。襟のマジックテープが、ごわつく。

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    出産祝いで購入しました。 この商品に決めたのはバケツに入っているのが決め手でしたが、実際の商品をみるととても良い品だったと心から思いました。 まだプレゼント出来ていませんがおもちゃやタオルなども入っているので喜んでもらえるはずです。 箱を開けると可愛い熨斗と紙袋、更には手書きのメッセージまで入っていて心遣いにすごく嬉しくなりました!

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    テレビで紹介されていたので気になって購入しました。 いぶりがっこのカリカリ食感だとても良く、美味しいです。

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    しっかりした作りでとても気に入っています。 滑り止めが脚のところについているなど、細かいところにも工夫がされていて、さすがって感じです。

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    黒と悩んでグレーを購入! 中敷のクッションがとても足に馴染みはきやすい ブーツじゃない時の定番になりそうなはきやすさです! お気に入りになりました!! 黒い靴は、たくさん持っていたのであえてのグレーです キラキラがほんっとにキラキラで、夜でも暗いところでもキラキラキラキラしていてとても可愛いです

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    スマホとセットで購入したのですが・・・・

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