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1.

図書
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1. 機械学習アルゴリズム入門 : 類似性の科学
申吉浩 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 工学社, 2022.3  239p ; 21cm
シリーズ名: I/O books
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第1章 「機械学習」と「データ」の類似度 : 「機械学習」と「人工知能」
「機械学習」でできること ほか
第2章 「距離関数」による「機械学習」 : 著者当てゲーム
機械学習における探索のサイクル ほか
第3章 情報量に基づく類似度関数 : 確率の基礎
情報量 ほか
第4章 「カーネル関数」による類似度評価 : カーネル関数
カーネルマシン ほか
第1章 「機械学習」と「データ」の類似度 : 「機械学習」と「人工知能」
「機械学習」でできること ほか
第2章 「距離関数」による「機械学習」 : 著者当てゲーム
概要: 本書は、機械学習を、単なるツールボックスとしてではなく、一定の数理的理解をもちながら利用したい、という読者のために編まれたものである。1・2章はデータ分析の手続きを具体的な例を用いながら平易に述べたもので、問題を解決していく中で機械学習の重 … 要な概念に自然に触れられるように構成した。3・4章は情報量とカーネルを用いた手法を解説する。 続きを見る
2.

図書
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2. AIの心理学 : アルゴリズミックバイアスとの闘い方を通して学ぶビジネスパーソンとエンジニアのための機械学習入門
Tobias Baer著 ; 武舎広幸, 武舎るみ訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2021.10  xviii, 323p ; 21cm
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第1部 序論—バイアスとアルゴリズム : アルゴリズミックバイアスとは
人間による意思決定で生じ得るバイアス ほか
第2部 アルゴリズミックバイアスの原因と発生の経緯 : 実世界のバイアスがアルゴリズムにどう反映されるか
データサイエンティスト自身のバイアス ほか
第3部 ユーザー視点のアルゴリズミックバイアスの対処法 : アルゴリズムを使うべきか否か
アルゴリズミックバイアスのリスクの評価 ほか
第4部 データサイエンティスト視点のアルゴリズミックバイアスの対処法 : モデル開発におけるバイアスの回避法
データのX線検査 ほか
第1部 序論—バイアスとアルゴリズム : アルゴリズミックバイアスとは
人間による意思決定で生じ得るバイアス ほか
第2部 アルゴリズミックバイアスの原因と発生の経緯 : 実世界のバイアスがアルゴリズムにどう反映されるか
概要: ディープラーニング人気の急上昇とともに注目されるようになった「アルゴリズミックバイアス」の解説書。
3.

図書
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3. ITエンジニアのための強化学習理論入門 : Pythonで学ぶアルゴリズムの動作原理
中井悦司著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2020.7  xii, 283p ; 21cm
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1 強化学習のゴールと課題 : 強化学習の考え方
実行環境のセットアップ
バンディットアルゴリズム(基本編
バンディットアルゴリズム / 応用編
2 環境モデルを用いた強化学習の枠組み : マルコフ決定過程による環境のモデル化
エージェントの行動ポリシーと状態価値関数
動的計画法による状態価値関数の決定
3 行動ポリシーの改善アルゴリズム : ポリシー反復法
価値反復法
より実践的な実装例
4 サンプリングデータを用いた学習法 : モンテカルロ法
TD(Temporal‐Difference)法
5 ニューラルネットワークによる関数近似 : ニューラルネットワークによる状態価値関数の計算
ニューラルネットワークを用いたQ‐Learning
1 強化学習のゴールと課題 : 強化学習の考え方
実行環境のセットアップ
バンディットアルゴリズム(基本編
概要: 強化学習の基礎となるアルゴリズムを体系的に学ぶ。
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