出版書誌データベース

資格試験対策にも使える機械学習の基本がわかる入門書。

第1章　機械学習とは？
第2章　機械学習手法1―回帰分析
第3章　機械学習手法2―クラスタリング
第4章　機械学習手法3―次元削減
第5章　機械学習手法4―クラス識別
第6章　ディープラーニングの基礎
第7章　ディープラーニングの応用

著：長橋　賢吾
慶應義塾大学環境情報学部卒業。同大学院政策・メディア研究科修了、2005年東京大学大学院情報理工学研究科修了。博士（情報理工学）。英国ケンブリッジ大学コンピュータ研究所訪問研究員を経て、2006年日興シティグループ証券（現、シティグループ証券）にてITサービス・ソフトウェア担当の証券アナリストとして従事したのち2009年3月、フューチャーブリッジパートナーズ（株）設立。経営コンサルタントとして、経営の視点から、企業戦略の策定、経営管理、IR支援、M&A、資金調達を実施する。アプリックスIPホールディングス（株）取締役・チーフエコノミスト。
共著に「使って学ぶIPv6」（アスキー02年4月初版）、著書に「これならわかるネットワーク」（講談社ブルーバックス、08年5月）、「図解入門ビジネス 最新FinTechの基本と仕組みがよーくわかる本」（秀和システム、16年12月）、「よくわかる最新量子コンピュータの基本と仕組み」（秀和システム18年10月）などがある。