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蔵書情報

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所蔵数 1 在庫数 1 予約数 0

書誌情報サマリ

タイトル

総解説・新企業年金 制度選択と移行の実際

著者名 坪野 剛司/編
著者名ヨミ ツボノ ツヨシ
出版者 日本経済新聞社
出版年月 2002.4


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No. 所蔵館 資料番号 資料種別 請求記号 配架場所 帯出区分 状態 在架
1 中央1215201557一般図書366.4/ツ/開架通常貸出在庫 

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2013
データマイニング 機械学習 深層学習

書誌詳細

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タイトルコード 1000210032424
書誌種別 図書(和書)
著者名 坪野 剛司/編
著者名ヨミ ツボノ ツヨシ
出版者 日本経済新聞社
出版年月 2002.4
ページ数 404p
大きさ 22cm
ISBN 4-532-13226-6
分類記号 366.46
タイトル 総解説・新企業年金 制度選択と移行の実際
書名ヨミ ソウカイセツ シン キギョウ ネンキン
副書名 制度選択と移行の実際
副書名ヨミ セイド センタク ト イコウ ノ ジッサイ
内容紹介 代行返上、キャッシュバランス型年金、確定拠出年金…。制度間移行の実際を省令・通達の内容まで織り込んで解説する。確定給付企業年金法、確定拠出年金法に完全対応。
著者紹介 1937年山口県生まれ。横浜市立大学文理学部卒業。厚生省等を経て、現在、全労済参与、(社)日本年金数理人会顧問。
件名1 企業年金

(他の紹介)内容紹介 画像・自然言語処理の機械学習コンテストに取り組みながら、深層学習の具体的な知識をいち早く身につけよう!
(他の紹介)目次 第1章 機械学習コンテストの基礎知識(機械学習コンテストのおおまかな流れ
機械学習コンテストの歴史 ほか)
第2章 探索的データ分析とモデルの作成・検証・性能向上(探索的データ分析
モデルの作成 ほか)
第3章 画像分類入門(畳み込みニューラルネットワークの基礎
コンテスト「Dogs vs.Cats Redux」の紹介 ほか)
第4章 画像検索入門(画像検索タスク
学習済みモデルを使ったベースライン手法 ほか)
第5章 テキスト分類入門(Quora Question Pairs
特徴量ベースのモデル ほか)
(他の紹介)著者紹介 小嵜 耕平
 2014年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程を単位認定退学。保険・金融・広告をはじめとしたさまざまな事業領域でデータ分析や研究開発などの業務を経験。チームで参加したKDD Cup 2015の優勝を皮切りに数々のコンテストで活躍した。Kaggleではユーザーランク最高4位。最初のKaggle Grandmasterのうちの一人(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
秋葉 拓哉
 2015年東京大学大学院情報理工学系研究科博士課程修了。博士(情報理工学)。現在、株式会社Preferred Networks執行役員。機械学習システム、大規模並列分散機械学習の研究開発に従事。著書に『プログラミングコンテストチャレンジブック』(マイナビ)などがある。2016年よりKaggleに参加し、「Open Images Challenge 2018」準優勝。Kaggle Grandmaster(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
林 孝紀
 2016年東京大学大学院情報理工学系研究科修士課程修了。2021年より株式会社Preferred Networksにてソフトウェアエンジニアとして勤務。NLPコンテストを中心に好成績を収める。Kaggle Master(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
石原 祥太郎
 2017年より株式会社日本経済新聞社でデータ分析・サービス開発に従事。2019年にチームで参加したKaggle「PetFinder.my Adoption Prediction」で優勝。2019年の「Kaggle Days Tokyo」にはコンテスト開催側で関わった。共著に『PythonではじめるKaggleスタートブック』(講談社)、訳書に『Kaggle Grandmasterに学ぶ機械学習実践アプローチ』(マイナビ出版)があり、個人活動としてニュースレター「Weekly Kaggle News」を発行している。Kaggle Master(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)


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