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図書 |
図書
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遠藤理平著
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図書 |
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脇森浩志, 杉山雅和, 羽生貴史著
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概要:
本書は「機械学習でできること」と「その方法」を、とことん平易に説明します。普通なら高度な数学の知識を必要としますが、本書では、ほぼ中学校で習うレベルで解説しますので、一般ビジネスマンや文系の学生さんも安心して読めます。「説明して終わり」では
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ありません。「機械学習の組み立てキット」とでも呼ぶべきマイクロソフトのクラウドサービス「ML Studio(Azure Machine Learning Studio)」を使い、自分で機械学習の仕組みを作り、動かすところまでを体験します。さらに、RやPythonによる高度活用など、中級以上の実務家にも役立つ情報を、経験豊富な技術者集団が提供します。
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図書 |
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吉崎亮介 [ほか] 著
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概要:
大量のデータをまとめて収集、機械学習モデルにかけるための前処理、システムへの機械学習モデルの組み込み、結果を可視化するためのアプリ開発・デプロイ—機械学習を活用するための技術が一冊で身につきます。
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| 4.
図書 |
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Joshua Saxe, Hillary Sanders著 ; クイープ訳
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概要:
セキュリティのプロが、機械学習、統計、ソーシャルネットワーク分析、データ可視化など「データサイエンス」の手法を使ってマルウェアを検出・分析する方法を伝授。データサイエンティストを目指す方、悪意あるソフトウェア撃退のためデータサイエンス・AI
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的手法を活用したい方に格好の読み物となるでしょう!
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図書 |
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岩沢宏和, 平松雄司著
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概要:
リスクとは「不確定」かつ「避けたい」ものです。そうしたリスクを、データサイエンスの発達した現代においてどのように統計的に扱うべきであるか、その基本作法をまとめて伝えます。
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| 6.
図書 |
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有賀友紀, 大橋俊介著
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概要:
RStudio & Jupyter Notebook対応。現場で活用するための最短コース!さまざまな分析の「理論」と「実際の考え方」をR/Pythonで体験学習。
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| 7.
図書 |
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堅田洋資, 福澤彰吾著
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概要:
本書では、難しい数式をできるだけ避け、Excelを通じて機械学習アルゴリズムの動きを理解できるようにしました。第1部では、機械学習の基礎や全体像、ビジネスへの活用を説明します。第2部では、それぞれの機械学習アルゴリズムについて解説します。E
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xcelへの展開も紹介しながら、線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリングなどの仕組みを具体的に理解できるようにしていきます。アルゴリズムのメリット/デメリット、向き/不向きがわかれば、ビジネスへの応用も見えてくるでしょう。機械学習を理解していく最初の一歩として本書をご活用ください。
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| 8.
図書 |
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橋本幸士編 ; 橋本幸士 [ほか] 著
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| 9.
図書 |
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David Kopec著 ; 黒川利明訳
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概要:
昔からある定番アルゴリズムと、機械学習・深層学習アルゴリズムを学び本物の問題解決能力とプログラミングスキルを身につける!Python3.7対応。型ヒント全面採用。
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| 10.
図書 |
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涌井良幸, 涌井貞美著
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概要:
進化発展するディープラーニング。その代表がRNN(Recurrent Neural Network/再帰型ニューラルネットワーク)とDQN(Deep Q‐Network/深層Qネットワーク)です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるア
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ルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は、これらを万人のツールであるExcelを用いて、難しい数学やプログラミングの知識抜きに、動かしながら、目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ、その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。
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