1.
電子ブック |
原田達也著
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概要:
基礎的な理論から、深層学習をはじめとする最新手法までを網羅し、発展著しい分野を俯瞰できるまたとない一冊。
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2.
電子ブック |
清水昌平著
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概要:
セミパラメトリックアプローチを因果探索法の「真打ち」として幅広く紹介。代表的手法LiNGAMをその考案者である著者が解説。
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3.
電子ブック |
金森敬文 [ほか] 著
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概要:
境界分野が面白い!基礎から最先端まで、骨太の一冊!機械学習に不可欠な基礎知識が身につく。
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4.
電子ブック |
ダヌシカ ボレガラ, 岡崎直観, 前原貴憲著
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概要:
「ウェブ」を知らずして、「データ」を語ることなかれ。機械学習がどのように応用されているかを概観する。評判分類の学習、単語の意味表現、順序学習を重点的に解説し、バースト検出やウェブのリンク解析も紹介。
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5.
電子ブック |
本多淳也, 中村篤祥著
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概要:
さまざまな方策が、定量的かつ直感的に理解できる。モンテカルロ木探索やインターネット広告などのより具体的な状況への対応も紹介。
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6.
電子ブック |
鹿島久嗣, 小山聡, 馬場雪乃著
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概要:
“人間と機械”を超えた、人工知能の新世界!基本概念から技術的課題とその解決方法までをわかりやすく解説。将来展望や研究動向も把握できる。
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7.
電子ブック |
冨岡亮太著
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概要:
スパースは絶対読まなきゃ!L1ノルム正則化の理論・モデリング・最適化法を丁寧に解説。「トレースノルム正則化」「アトミックノルム」などの発展的な内容も詳しい。
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8.
電子ブック |
瀬々潤, 浜田道昭著
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概要:
創薬や医療、農業、環境問題に情報科学が果たす役割と実際の手法がわかる。生命科学の基礎のキソからスタートする親切な設計。検定の多重度に対する新しい対応法を紹介した。配列解析における推定量設計を古典的方法から最新情報まで解説する。
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9.
電子ブック |
河原吉伸, 永野清仁著
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概要:
深淵な基礎理論が丁寧な展開ですっきりわかる。実用的なアルゴリズムを中心に紹介。構造正則化学習への道も具体的手順とともに解説。
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10.
電子ブック |
篠田浩一著
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概要:
機械学習をいかに応用するか。最適な手法を見極める。音声の基礎から、耐雑音、話者認識、深層学習までこれからの実用に必須のトピックスを網羅。
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