圖解機器學習與資料科學的數學基礎──使用Python

{{ _getLangText('m_detailInformation_goodsAuthorText') }}松田雄馬,露木宏志,千葉彌平
{{ _getLangText('m_detailInformation_goodsPublisherText') }}碁峰資訊股份有限公司
2022年06月29日
ISBN:9786263241817
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搞懂不會背叛你的數學,進一步提升你的程式功力!

本書透過圖表解說人工智慧與資料科學領域的相關數學知識,並告訴你如何將其轉換為程式碼,除了可以吸收關於數學的知識之外,也能立即運用在工作上。


透過機率統計的學習,了解如何改善業務流程

本書將AI與資料科學的相關數學知識分成四大篇,第一篇的「機率統計、機器學習篇」介紹的是了解工作情況,篩選出必要資訊的流程,以及位於這個流程背後的機率統計、機器學習的數學知識。能掌握工作情況就能知道該如何改善相關業務,也能進一步觀察未來的變化。


了解最佳化的步驟,學會職場所需的最佳化流程

第二篇「數理最佳化篇」介紹最佳化業務的流程,以及解決業務問題的方法。要最佳化業務,就必須先了解哪些部分需要改善效率,換言之,最佳化的重點在於找出問題。了解最佳化的步驟與問題的種類,就能學會工作職場所需的最佳化流程。


透過預測病毒的傳播模式,了解相關的數學理論

第三篇「數值模擬篇」則以傳染染病的傳播為主題,學習預測這類傳播模式的微分。只要了解微分,就能了解病毒的傳播模式,也能利用動畫說明傳播模式與製作出臨場感十足的簡報。最後的「深度學習篇」則會先說明近年來發展神速的深度學習技術原理,再說明這些原因都於哪些技術或職場應用。


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