MathWorks Japan ディープラーニングvs機械学習：最適なアプローチの選び方
- 最終更新日：2020-02-17 10:19:00.0
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ディープラーニングと機械学習のアプローチにおける重要な違いを解説！
当ebookでは、ディープラーニングと機械学習のアプローチにおける
重要な違いを解説しております。
ディープラーニングと機械学習のどちらから始めるべきかを考える上で、
3つの重要なファクター(プロジェクト、データ、ハードウェア)をご紹介。
また、AIテクノロジーの基礎的な知識を前提として、いざ始めると
迷いがちな「どのアルゴリズムを使うべき？」という疑問にも
お答えします。
【掲載内容(抜粋)】
■はじめに
■用語説明
■プロジェクト
■データ
■ハードウェア
■まとめ
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
基本情報ディープラーニングvs機械学習：最適なアプローチの選び方
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カタログディープラーニングvs機械学習：最適なアプローチの選び方
取扱企業ディープラーニングvs機械学習：最適なアプローチの選び方
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【製品】 ■MATLAB 製品ファミリー ■Simulink 製品ファミリー
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