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41位
¥4,290 円
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著者KonradBanachewicz(著) LucaMassaron(著) クイープ(訳)出版社インプレス発売日2023年02月ISBN9784295015956ページ数35，418PキーワードざかぐるぶつくKAGGLEBOOKでーたぶんせき ザカグルブツクKAGGLEBOOKデータブンセキ ばなしえヴいつち こんらつど バナシエヴイツチ コンラツド9784295015956内容紹介データサイエンスコンペティション（競技）プラットフォームKaggleでは、世界中の何百万人もの人々が参加。データ分析スキルを向上させ、素晴らしいコミュニティを作り、キャリアアップに役立つ貴重な経験を得ようとしています。本書では、Kaggle Grandmasterの著者2人がモデリングや検証戦略などこれまでに蓄積されたテクニックを解説。Kaggle特有のヒントだけでなく、より一般的なテクニックも学べます。Kaggleのランクを上げたい、データサイエンスのスキルアップを図りたい、既存のモデルの精度を上げたい、といった方への格好の一冊です。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1 コンペティション入門（Kaggleと他のコンペティション—経緯、仕組み、意義/Kaggle Datasetsでデータを整理する/Kaggle Notebooks/ディスカッションフォーラムを活用する）/2 コンペティションのためのスキルを磨く（コンペティションのタスクと指標/よい検証を設計する/テーブルコンペティションでのモデリング/ハイパーパラメータ最適化/ブレンディングとスタッキングによるアンサンブル/コンピュータビジョンのモデリング/自然言語処理のモデリング/シミュレーションと最適化のコンペティション）/3 コンペティションをキャリアに活かす（自分のプロジェクトとアイデアのポートフォリオを作成する/キャリアアップの機会を見つける）
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42位
¥3,520 円
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著者羽山博(著)出版社インプレス発売日2019年09月ISBN9784295007487ページ数421Pキーワードきそびじゆあるべーしつくにせんじゆうきゆうきそヴい キソビジユアルベーシツクニセンジユウキユウキソヴイ はやま ひろし ハヤマ ヒロシ9784295007487内容紹介本書は、Visual Basicというプログラミング言語を使ってプログラミングを学ぼうとするすべての人のために書かれたものです。Windowsのデスクトップアプリケーションを作成しながら少しずつステップアップしていきます。プログラミングがはじめての人にも無理なく理解でき、しっかりとした実力が付くように構成されています。また、Visual Basicの文法や処理のパターンにまで踏み込んで、そのしくみを詳しく解説しました。「入門」だけで終わるのではなく、その先に進むための「基礎」を身に付けることができます。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1 はじめてのVisual Basicプログラミング（Visual Basicプログラミングの準備/はじめてのプログラミング）/2 Visual Basicの基礎を身に付ける（数値や文字列を取り扱う/条件によって処理を変える/処理を繰り返す/配列を利用する/プロシージャを使ってコードをまとめる/クラスを利用する）/3 本格的なプログラミングにチャレンジする（ファイルを取り扱う—Fortuneプログラム/データベースを取り扱う—アイディアプロセッサ）
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43位
¥2,644 円
評価: 5
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参考書専門店 ブックスドリーム
【30日間返品保証】商品説明に誤りがある場合は、無条件で弊社送料負担で商品到着後30日間返品を承ります。【最短翌日到着】正午12時まで（日曜日は午前9時まで）の注文は当日発送（土日祝も発送）。関東・関西・中部・中国・四国・九州地方は翌日お届け、東北地方・新潟県・北海道・沖縄県は翌々日にお届けします。【インボイス制度対応済み】当社ではインボイス制度に対応した適格請求書発行事業者番号（通称：T番号・登録番号）を印字した納品書（明細書）を商品に同梱してお送りしております。こちらをご利用いただくことで、税務申告時や確定申告時に消費税額控除を受けることが可能になります。また、適格請求書発行事業者番号の入った領収書・請求書をご注文履歴からダウンロードしていただくこともできます（宛名はご希望のものを入力していただけます）。ご満足のいく取引となるよう精一杯対応させていただきます。※下記に商品説明およびコンディション詳細、出荷予定・配送方法・お届けまでの期間について記載しています。ご確認の上ご購入ください。■商品名■[第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear)■出版社■インプレス■著者■Sebastian Raschka■発行年■2020/10/22■ISBN10■4295010073■ISBN13■9784295010074■コンディションランク■非常に良いコンディションランク説明ほぼ新品：未使用に近い状態の商品非常に良い：傷や汚れが少なくきれいな状態の商品良い：多少の傷や汚れがあるが、概ね良好な状態の商品(中古品として並の状態の商品)可：傷や汚れが目立つものの、使用には問題ない状態の商品■コンディション詳細■書き込みありません。古本ではございますが、使用感少なくきれいな状態の書籍です。弊社基準で良よりコンデションが良いと判断された商品となります。水濡れ防止梱包の上、迅速丁寧に発送させていただきます。【発送予定日について】正午12時まで（日曜日は午前9時まで）のご注文は当日に発送いたします。正午12時（日曜日は午前9時）以降のご注文は翌日に発送いたします（土曜日・日曜日・祝日も発送しています）。※土曜日・祝日も正午12時までのご注文は当日に発送いたします。※年末年始（12/31〜1/3）は除きます。(例)・月曜0時〜12時までのご注文：月曜日に発送・月曜12時〜24時までのご注文：火曜日に発送・土曜0時〜12時までのご注文：土曜日に発送・土曜12時〜24時のご注文：日曜日に発送・日曜0時〜9時までのご注文：日曜日に発送・日曜9時〜24時のご注文：月曜日に発送【送付方法について】ネコポス、宅配便またはレターパックでの発送となります。東北地方・新潟県・北海道・沖縄県・離島以外は、発送翌日に到着します。東北地方・新潟県・北海道・沖縄県・離島は、発送後2日での到着となります。商品説明と著しく異なる点があった場合や異なる商品が届いた場合は、到着後30日間は無条件で着払いでご返品後に返金させていただきます。メールまたはご注文履歴からご連絡ください。
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44位
¥4,620 円
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ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、PyTorchやscikit‐learnのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示します。PyTorchについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。機械学習の理論と実践について幅広く探求するための一冊となっています。＜収録内容＞「データから学習する能力」をコンピュータに与える分類問題—単純な機械学習アルゴリズムの訓練分類問題—機械学習ライブラリscikit‐learnの活用データ前処理—よりよい訓練データセットの構築次元削減でデータを圧縮するモデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティスアンサンブル学習—異なるモデルの組み合わせ機械学習の適用—感情分析回帰分析—連続値をとる目的変数の予測クラスタ分析—ラベルなしデータの分析〔ほか〕＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-2811189SebastianRaschka / Cho Yuxi (Hayden) Liu / Cho VahidMirjalili / Cho Ku Ipu / Yaku Fukushima Shin Taro / Kanyaku / Python Kikai Gakushu Programming PyTorch & Scikit Learn Hen / Original Title: Machine Learning with PyTorch and Scikit Learn (impress top gear)メディア：本/雑誌重量：600g発売日：2022/12JAN：9784295015581Python機械学習プログラミング PyTorch&scikit‐learn編 / 原タイトル:Machine Learning with PyTorch and Scikit‐Learn[本/雑誌] (impress top gear) / SebastianRaschka/著 Yuxi(Hayden)Liu/著 VahidMirjalili/著 クイープ/訳 福島真太朗/監訳2022/12発売
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45位
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ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-3065045Hotta / Python De Hajimeru Kantan Desk Top Apu (Gijutsu No Izumi Series)メディア：本/雑誌重量：600g発売日：2025/01JAN：9784295603474Pythonで始める簡単デスクトップアプリ開発 PySimpleGUI入門[本/雑誌] (技術の泉シリーズ) / ホッタ2025/01発売
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46位
¥3,960 円
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著者GabrielPreda(著) クイープ(訳)出版社インプレス発売日2025年02月ISBN9784295021018ページ数50，307Pキーワードぐらんどますたーさんかんのかぐるのーとぶつくかいは グランドマスターサンカンノカグルノートブツクカイハ ぷれだ がぶりえる PREDA プレダ ガブリエル PREDA9784295021018内容紹介著者は、3つのKaggleのカテゴリーでグランドマスターを獲得。本書では、著者がこれまでに培った技術をもとに、さまざまなデータ分析の手法を解説していきます。Kaggleの基本機能の紹介から始まり、データ分析・可視化の基礎、地理情報や画像データセットの分析、テキスト分析、時系列データ処理、ディープフェイク動画検出など、分析対象のデータ種類を網羅的に取り上げます。さらに、LangChainとLLMを使ったRAGシステム（特定情報の追加学習可能な生成AIシステム）の構築といった新規性の高いテーマも解説。本書を手がかりに、データサイエンス／機械学習プラットフォーム＆コミュニティのKaggleで、データ分析技術を幅広く習得することを目指していきましょう。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 Kaggleとその基本機能/第2章 Kaggleノートブック作成の準備/第3章 Kaggleという旅の始まり—タイタニック号事件の分析/第4章 単変量／二変量／地理空間分析の方法—パブとスターバックス/第5章 データ分析に基づくストーリーと仮説検証—発展途上国向け小口融資とMeta Kaggle/第6章 画像データ分析—ミツバチの亜種を予測/第7章 テキスト分析—単語埋め込み、双方向LSTM、Transformer/第8章 音響信号の分析による模擬地震の予測/第9章 ディープフェイク動画を探す/第10章 Kaggleモデルで生成AIの能力を引き出す/第11章 旅の終わり—存在感を保ち、トップであり続けるために
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47位
¥1,980 円
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＜p＞本書は、Pythonを使ってデスクトップアプリを作成する方法を解説した初心者向けの指南書です。Pythonは自動化や効率化プログラムの作成に最適なプログラミング言語であり、初学者向けの書籍や動画教材も豊富に存在します。ノンプログラマーでも業務自動化ツールを簡単に作成できます。＜br /＞ しかし、せっかく作成したツールを殺風景なテキストではなく、「デスクトップアプリ」としてGUIで操作できるようにしたら、もっと魅力的になりますよね。他の人にも使ってもらいやすくなります。そこで登場するのが「PySimpleGUI」です。＜br /＞ PySimpleGUIは、その名の通り、シンプルなコードで美しいGUIが作れるPythonのライブラリです。短いコードで見栄えの良いGUIを作成でき、デフォルト設定でも十分なデザインが提供されるため、細かいデザインを気にしなくても大丈夫です。この本では、どのようなGUIが作れるのかをざっと把握できるようにし、GUIを作るためのコードの書き方を理解して自分のツールに応用できるようになることを目指しています。＜br /＞ 初心者でも安心して始められる内容で、PySimpleGUIを使ってカッコいいPythonデスクトップアプリを作る方法を丁寧に解説しています。ぜひ、この本を手に取って、自分だけの素敵なデスクトップアプリを作りましょう！＜/p＞ ＜p＞【目次】＜br /＞ 第1章 PySimpleGUIについて＜br /＞ 第2章 PySimpleGUIで作れるもの＜br /＞ 第3章 PySimpleGUIの基本的なコード構成＜br /＞ 第4章 基本的な部品の作り方＜br /＞ 第5章 便利な機能＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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48位
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著者JamesCutajar(著) 柴田芳樹(訳)出版社インプレス発売日2024年12月ISBN9784295020660ページ数318PキーワードごーげんごでまなぶへいこうぷろぐらみんぐGOげんご ゴーゲンゴデマナブヘイコウプログラミングGOゲンゴ くたやる じえ−むず CUTA クタヤル ジエ−ムズ CUTA9784295020660内容紹介高い応答性／高性能を実現できる並行プログラミングを習得しよう！本書では、並行処理の原則や技術について総合的に解説しています。Go言語を使って並行処理を実装していますが、複雑になりがちなテーマも多数の図と例を交えて、よりわかりやすくしています。Go言語の並行処理機能は、他の言語と比べて直感的で把握しやすいものになっており、これらの解説により、数多くの言語の並行処理を理解するための基盤を築くことができます。本書は、ハードウェアを最大限に活用する並行処理を使ってより高性能なプログラムを書きたいという開発者に格好の一冊です。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1部 並行プログラミングの基礎（並行プログラミングへの第一歩/スレッドを扱う/メモリ共有を使ったスレッド間通信/ミューテックスを使った同期/条件変数とセマフォ/ウェイトグループとバリアを使った同期）/第2部 メッセージパッシング（メッセージパッシングを使った通信/チャネルをセレクト/チャネルを使ったプログラミング）/第3部 並行処理のさらなるトピック（並行処理パターン/デッドロックを回避/アトミック、スピンロック、フューテックス）
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ご注文前に必ずご確認ください＜商品説明＞高い応答性/高性能を実現できる並行プログラミングを習得しよう!本書では、並行処理の原則や技術について総合的に解説しています。Go言語を使って並行処理を実装していますが、複雑になりがちなテーマも多数の図と例を交えて、よりわかりやすくしています。Go言語の並行処理機能は、他の言語と比べて直感的で把握しやすいものになっており、これらの解説により、数多くの言語の並行処理を理解するための基盤を築くことができます。本書は、ハードウェアを最大限に活用する並行処理を使ってより高性能なプログラムを書きたいという開発者に格好の一冊です。＜収録内容＞第1部 並行プログラミングの基礎(並行プログラミングへの第一歩スレッドを扱うメモリ共有を使ったスレッド間通信ミューテックスを使った同期条件変数とセマフォウェイトグループとバリアを使った同期)第2部 メッセージパッシング(メッセージパッシングを使った通信チャネルをセレクトチャネルを使ったプログラミング)第3部 並行処理のさらなるトピック(並行処理パターンデッドロックを回避アトミック、スピンロック、フューテックス)＜商品詳細＞商品番号：NEOBK-3044009JamesCutajar / Shibata Yoshiki / Go Gengo De Manabu Heiko Programming Tagon Go Ni Mo Tekiyo Dekiru Gensoku to Best Practice / Original Title: Learn Concurrent Programming with Go (impress top gear)メディア：本/雑誌重量：600g発売日：2024/12JAN：9784295020660Go言語で学ぶ並行プログラミング 他言語にも適用できる原則とベストプラクティス / 原タイトル:Learn Concurrent Programming with Go[本/雑誌] (impress top gear) / JamesCutajar/著 柴田芳樹/訳2024/12発売
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著者GabrielPreda(著) クイープ(訳)出版社インプレス発売日2025年02月ISBN9784295021018ページ数50，307Pキーワードぐらんどますたーさんかんのかぐるのーとぶつくかいは グランドマスターサンカンノカグルノートブツクカイハ ぷれだ がぶりえる PREDA プレダ ガブリエル PREDA9784295021018内容紹介著者は、3つのKaggleのカテゴリーでグランドマスターを獲得。本書では、著者がこれまでに培った技術をもとに、さまざまなデータ分析の手法を解説していきます。Kaggleの基本機能の紹介から始まり、データ分析・可視化の基礎、地理情報や画像データセットの分析、テキスト分析、時系列データ処理、ディープフェイク動画検出など、分析対象のデータ種類を網羅的に取り上げます。さらに、LangChainとLLMを使ったRAGシステム（特定情報の追加学習可能な生成AIシステム）の構築といった新規性の高いテーマも解説。本書を手がかりに、データサイエンス／機械学習プラットフォーム＆コミュニティのKaggleで、データ分析技術を幅広く習得することを目指していきましょう。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 Kaggleとその基本機能/第2章 Kaggleノートブック作成の準備/第3章 Kaggleという旅の始まり—タイタニック号事件の分析/第4章 単変量／二変量／地理空間分析の方法—パブとスターバックス/第5章 データ分析に基づくストーリーと仮説検証—発展途上国向け小口融資とMeta Kaggle/第6章 画像データ分析—ミツバチの亜種を予測/第7章 テキスト分析—単語埋め込み、双方向LSTM、Transformer/第8章 音響信号の分析による模擬地震の予測/第9章 ディープフェイク動画を探す/第10章 Kaggleモデルで生成AIの能力を引き出す/第11章 旅の終わり—存在感を保ち、トップであり続けるために
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