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新着情報

空席 6 (6席中)
2025/05/09 21:30現在
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【New】返送料金改定のお知らせ

いつもご利用いただきありがとうございます。 運送業者のエリア別料金改定に伴い 2025年3月27日(木)受付分より宅配裁断の返送料金を下記の通り改定させていただきます。

ご理解のほどよろしくお願い申し上げます。

¥1,800 関東(東京, 栃木, 群馬, 茨城, 埼玉, 千葉, 神奈川, 山梨)/ 南東北(山形, 宮城, 福島)/ 北陸(新潟, 富山, 石川, 福井)/ 中部(岐阜, 愛知, 三重, 静岡, 長野)

¥2,300 北東北(青森, 岩手, 秋田)/ 近畿(滋賀, 京都, 奈良, 和歌山, 大阪, 兵庫)

¥2,800 北海道/ 中国(岡山, 広島, 山口, 鳥取, 島根)/ 四国(香川, 徳島, 愛媛, 高知)/ 北九州(福岡, 佐賀, 長崎, 大分)

¥3,300 南九州(熊本, 宮崎, 鹿児島)

¥3,800 沖縄(本島のみ)

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【New】GWの営業について

GW期間は下記時間での営業となります

4/28(月) 祝日営業(13:00-20:00)
4/29(火) 祝日営業(13:00-20:00)
4/30(水) 祝日営業(13:00-20:00)
5/ 1(木) 祝日営業(13:00-20:00)
5/ 2(金) 祝日営業(13:00-20:00)
5/ 3(土) 祝日営業(13:00-20:00)
5/ 4(日) 祝日営業(13:00-20:00)
5/ 5(月) 祝日営業(13:00-20:00)
5/ 6(火) 祝日営業(13:00-20:00)

※宅配裁断は4/24(木)までに裁断・入金確認が出来ない場合は、5/7(水)以降の発送となります。

ブースの混雑状況について

曜日・時間帯ごとのスキャンブースの混雑状況を毎週更新するようにしました。来店時の参考にしてください。混雑状況はこちらから


裁断代行依頼について

ファイリング利用前提で背表紙を薄くカットする場合はその旨をメールにてお伝え下さい。裁断代行はこちらから


秋葉原店入荷予定公開 (2025/04/11)

コミック・ラノベの入荷スケジュールは
こちらのリスト でご確認ください。


【 営業時間 】

月~金   15時-22時(最終受付 21:30)
土曜    13時-21時(最終受付 20:30)
日曜/祝日 13時-20時(最終受付 19:30)
定休日   なし (年末年始除く)    

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自炊の種

自炊の種 書籍情報
転移学習 [ 松井孝太 ]を店内在庫本で電子化-自炊の森

転移学習


作者  松井 孝太

発行  講談社 機械学習プロフェッショナルシリーズ

定価  3,740円   初版  2024-04-11   頁数  416頁

参考

重さ  約555g ※実測値と誤差がある場合があります

ブース利用料 約1,110円 ( 購入よりも2,630円お得! )


Kindle本をチェック

※AmazonAPIの仕様変更のためシステムでチェックが出来なくなりました。右の画像をクリックしてAmazonの個別ページでKindle本の存在確認をお願いします
転移学習 [ 松井孝太 ]を店内在庫本で電子化-自炊の森

機械学習プロフェッショナルシリーズ-★まさにバイブル!★転移学習は、従来の機械学習の方法では解決することが困難な要請や課題をうまく取り扱うための方法です。深層学習の登場以降、事前学習済みモデルの利用が容易になり、転移学習が広く用いられるようになってきた。本書では、転移学習の基本概念から、ドメイン適応、事前学習済みモデル、知識蒸留、マルチタスク学習、メタ学習、継続学習などをていねいに解説。この一冊から始めよう!【主な内容】第1部 転移学習への導入第1章 機械学習から転移学習へ第2章 転移学習の基本概念第2部 転移学習の基礎第3章 ドメイン適応の理論第4章 データに基づくドメイン適応の基礎第5章 モデルに基づくドメイン適応の展開第6章 事前学習済みモデル第3部 転移学習の展開第7章 知識蒸留第8章 マルチタスク学習第9章 メタ学習第10章 少数ショット学習第11章 ドメイン汎化第12章 継続学習第13章 強化学習における転移学習付録A 深層ニューラルネットワークと生成モデルの基礎
要旨まさにバイブル!!基本概念から、ドメイン適応、事前学習済みモデル、知識蒸留、マルチタスク学習、メタ学習、継続学習などをていねいに解説。成功のカギがここにある!
目次第1部 転移学習への導入(機械学習から転移学習へ転移学習の基本概念)第2部 転移学習の基礎(ドメイン適応の理論データに基づくドメイン適応の基礎データに基づくドメイン適応の展開事前学習済みモデル)第3部 転移学習の展開(知識蒸留マルチタスク学習メタ学習少数ショット学習ドメイン汎化継続学習強化学習における転移学習)付録A 深層ニューラルネットワークと生成モデルの基礎★まさにバイブル!★転移学習は、従来の機械学習の方法では解決することが困難な要請や課題をうまく取り扱うための方法です。深層学習の登場以降、事前学習済みモデルの利用が容易になり、転移学習が広く用いられるようになってきた。本書では、転移学習の基本概念から、ドメイン適応、事前学習済みモデル、知識蒸留、マルチタスク学習、メタ学習、継続学習などをていねいに解説。この一冊から始めよう!【主な内容】第1部 転移学習への導入第1章 機械学習から転移学習へ第2章 転移学習の基本概念第2部 転移学習の基礎第3章 ドメイン適応の理論第4章 データに基づくドメイン適応の基礎第5章 モデルに基づくドメイン適応の展開第6章 事前学習済みモデル第3部 転移学習の展開第7章 知識蒸留第8章 マルチタスク学習第9章 メタ学習第10章 少数ショット学習第11章 ドメイン汎化第12章 継続学習第13章 強化学習における転移学習付録A 深層ニューラルネットワークと生成モデルの基礎
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