| 1.
図書 |
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Aurélien Géron著 ; 長尾高弘訳
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概要:
機械学習で問題を解決するまでの一連の手法を体系立てて解説!すべてのコードがGitHub上で公開されており、Jupyterノートブックを使って動かしながら学べる。サンプルコードがTensorFlow2に準拠。
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| 2.
図書 |
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小林雄一郎著
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概要:
テキストマイニング入門書の決定版!Rを用いたデータ分析の基礎だけでなく、データの収集方法、言語学や言語処理の分析手法についても徹底解説。<br />機械学習で捗るテキストマイニング!ウェブからのデータ収集、効率的な前処理から可視化まで、わか
…
りやすい文章とイメージ図でやさしく解説。<br />テキストマイニングの活用事例を幅広く紹介!日本語と英語の多様なテキストデータを使って、実務や研究に役立つ「分析のひな形」を提示し、分析プロジェクトにおける一連の流れを徹底解説。
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| 3.
電子ブック |
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曽我部東馬著
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概要:
誤差関数がわかれば異常検知がわかる!時系列・非時系列データに対する異常検知をPythonで学びましょう。異常検知を通して機械学習の本質を理解し、深層学習による応用を実践します。
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| 4.
図書 |
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Soledad Galli著 ; 松田晃一訳
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概要:
データを機械学習モデルが理解できる形式に変換する重要プロセス「特徴量エンジニアリング」のための具体的な手順をPythonプログラミングを交えて解説。
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| 5.
図書 |
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Manohar Swamynathan著 ; 菊地弘晶, 竹之内隆夫, 新田慧訳
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| 6.
図書 |
図書
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清水美樹著
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| 7.
図書 |
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Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili著 ; クイープ訳
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概要:
本書では、機械学習の各コンセプトについて、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。初期の機械学習アルゴリズムから、ニューラルネットワーク(CNN/RNN)までの手法を取り上げます。Python関連ライブラリとしてはscikit‐l
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earnやTensorFlowなどを使用。第2版では、第1版への読者のフィードバックを随所に反映し、ライブラリの更新に対応しました。13章以降はほとんど新規の書き下ろしです。本書は、機械学習を本格的に理解・実践するのに不可欠な一冊となっています。
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| 8.
電子ブック |
ＥＢ
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鈴木たかのり [ほか] 著
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概要:
機械学習の仕組みから周辺技術まで、豊富な図解と実践的なサンプルで学べます。botに機能を追加しながら進むため、機械学習の基礎を楽しく学べます。勘違いしやすい箇所は講師がフォロー。ワークショップ感覚で読み進められます。
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| 9.
図書 |
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Brett Lantz著 ; 長尾高弘訳
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| 10.
図書 |
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西住流著
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概要:
「機械学習」技術は、「深層学習」(ディープラーニング)の登場によって、さまざまな分野で圧倒的な成果を出し、現在の「第3次AIブーム」のきっかけとなった。従来の機械学習の手法から「深層学習」(ディープラーニング)まで、基本原理と、「Pytho
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n」を用いた実装例を、初学者向けに分かりやすく解説。
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