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1.

図書

図書
石原淳也, 倉本大資著 ; 阿部和広監修
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2020.7  190p ; 24cm
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序章 : 10分で体験できる機械学習
1章 : 画像認識編—ジャンケンゲームを作ろう
2章 : 音声認識編—声を聞き分けるデジタルペットを作ろう
3章 : 姿勢推定編—体を使った楽器プログラムを作ろう
4章 : 知識編—機械学習について学ぼう
5章 : 上級編—遺伝的アルゴリズムでネコの動きを進化させよう
付録 : その他の拡張機能を使った機械学習
ブロックリファレンス
序章 : 10分で体験できる機械学習
1章 : 画像認識編—ジャンケンゲームを作ろう
2章 : 音声認識編—声を聞き分けるデジタルペットを作ろう
概要: Scratchを使っている小学校高学年くらいの年齢から読める、機械学習入門。Scratchの拡張機能を使い、画像認識や音声認識、姿勢検出などを利用したプログラムを作りながら、機械学習の仕組みを楽しく学ぶ。
2.

図書

図書
澁井雄介著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2021.5  xix, 419p ; 21cm
シリーズ名: AI & technology
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1 機械学習とMLOps / 機械学習のシステムとは
2 機械学習システムを作る : モデルを作る
モデルをリリースする
推論システムを作る
3 品質・運用・管理 : 機械学習システムを運用する
機械学習システムの品質を維持する
End‐to‐EndなMLOpsシステムの設計
1 機械学習とMLOps / 機械学習のシステムとは
2 機械学習システムを作る : モデルを作る
モデルをリリースする
概要: モデル、推論システム、品質、運用、管理...機械学習の実用化手法をデザインパターンで詳解!デザインパターンサンプル付。
3.

図書

図書
和田尚之著
出版情報: 東京 : 工学社, 2021.5  159p ; 21cm
シリーズ名: I/O books
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第1章 データの構造
第2章 データのスケール / 「情報量」「感覚量」
第3章 データの次元 : あいまいな次元)—「フラクタル次元」を利用した実務で使える面白い応用
第4章 「数値データ」の解析
第5章 「文字データ」の解析
第6章 数値と文字データの「混在型データ」の解析
第1章 データの構造
第2章 データのスケール / 「情報量」「感覚量」
第3章 データの次元 : あいまいな次元)—「フラクタル次元」を利用した実務で使える面白い応用
概要: 現在では、「医療分野」「事前予測システム」「猛暑予測システム」「気象災害予測システム」など、「機械学習」や「AI」は、当たり前のように実社会に溶け込んできています。本書は、こうした現状を踏まえ、「AIが専門でない技術者や研究者」など、さまざ まな分野の人が、実際に「機械学習」「AI」を使って、実務に活用できることを考えて執筆したものです。 続きを見る
4.

図書

図書
マイケル・シュレージ著 ; 杉山千枝, 山上裕子訳
出版情報: 東京 : ニュートンプレス, 2021.11  334p ; 19cm
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第1章 : レコメンデーション・エンジンとは何か
第2章 : レコメンデーションの起源
第3章 : レコメンデーション・エンジンの歴史
第4章 : レコメンデーション・エンジンの仕組み
第5章 : レコメンデーションのエクスペリエンス
第6章 : レコメンデーションの革新者たち
第7章 : レコメンデーションの未来
第1章 : レコメンデーション・エンジンとは何か
第2章 : レコメンデーションの起源
第3章 : レコメンデーション・エンジンの歴史
概要: ユーザーの好みを追跡する。オススメ機能の仕組みがわかる。
5.

図書

図書
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn著 ; 鷲崎弘宜 [ほか] 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  xxi, 387p ; 24cm
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1章 : 機械学習デザインパターンの必要性
2章 : データ表現のパターン
3章 : 問題表現のパターン
4章 : モデル訓練のパターン
5章 : 対応性のある運用のパターン
6章 : 再現性のパターン
7章 : 責任あるAIのパターン
8章 : パターンのつながり
1章 : 機械学習デザインパターンの必要性
2章 : データ表現のパターン
3章 : 問題表現のパターン
概要: 新時代の新常識。AIエンジニアが知るべき、30のベストプラクティス。
6.

図書

図書
Hannes Hapke, Catherine Nelson著 ; 中山光樹訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2021.9  xxxii, 357p ; 24cm
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イントロダクション
TensorFlow : Extended入門
データの取り込み
データ検証
データ前処理
モデルの学習
モデル分析と検証
TensorFlow : Servingを用いたモデルのデプロイ
TensorFlow : Servingを使った高度なモデルデプロイ
TFXの高度な機能
パイプラインPart1:Apache BeamとApache : Airflow
パイプラインPart1:Kubeflow : Pipelines
フィードバックループ
機械学習のためのデータプライバシー
パイプラインの未来と次のステップ
付録A : 機械学習のためのインフラ入門
付録B Google : Cloud上でKubernetesクラスタのセットアップ
付録C Kubeflow : Pipelinesを運用するためのTips
付録D : 実際に運用されている機械学習パイプライン
イントロダクション
TensorFlow : Extended入門
データの取り込み
概要: その機械学習プロセス、自動化できませんか?
7.

図書

図書
小川英光著
出版情報: 東京 : 東京大学出版会, 2020.1  ix, 404p ; 22cm
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第1部 序論 / 擬似双直交性理論の概要
第2部 擬似直交性理論とその応用 : 擬似直交基底 / POB
一般標本化定理 / 1
信号処理系における比例性誤差の抑制
第3部 擬似双直交性理論とその応用 : 擬似双直交基底 / PBOB
特別な擬似双直交基底
一般標本化定理 / 2
機械学習の理論 : 1)—正確な教師信号からの学習
機械学習の理論(2)—雑音を含んだ教師信号からの学習
信号・画像復元(1
アナログ符号理論
アナログ符号理論によるCT画像再構成
第4部 拡張擬似双直交性理論とその応用 : 拡張擬似双直交基底 / EPBOB
特別な拡張擬似双直交基底
一般標本化定理 / 3
雑音に対して頑健なEPBOB
機械学習の理論 : 3)—一般のQの場合
信号・画像復元(2)—一般のQの場合
EPBOBによるCT画像再構成
付録 関数解析
第1部 序論 / 擬似双直交性理論の概要
第2部 擬似直交性理論とその応用 : 擬似直交基底 / POB
一般標本化定理 / 1
8.

図書

図書
竹内郁雄編
出版情報: [東京] : 日経サイエンス , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2020.6  127p ; 28cm
シリーズ名: 別冊日経サイエンス ; 239
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9.

図書

図書
山内康一郎著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2020.10  iv, 137p ; 21cm
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1 人工知能とは : 人工知能の定義と歴史
人工知能における機械学習とは
2 機械学習の基礎 : プロトタイプとパターン認識
ベイズ識別境界
識別境界線の表現方法
3 ニューラルネットワーク : ニューロンとそのモデル
単層ニューラルネットワークの構築
3層ニューラルネットワークの構築
ニューラルネットワークの評価
3層以上のニューラルネットワークの構築
4 追加学習 : 破滅的忘却
再学習を行わせる手法
一部のパラメータの変化量を制限する手法
忘却を起こしにくい学習機械の使用
その他の手法
付録:オブジェクト指向言語Python
1 人工知能とは : 人工知能の定義と歴史
人工知能における機械学習とは
2 機械学習の基礎 : プロトタイプとパターン認識
10.

図書

図書
鈴木讓著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2020.4  xi, 209p ; 26cm
シリーズ名: 機械学習の数理100問シリーズ ; 1
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第0章 : 線形代数
第1章 : 線形回帰
第2章 : 分類
第3章 : リサンプリング
第4章 : 情報量基準
第5章 : 正則化
第6章 : 非線形回帰
第7章 : 決定木
第8章 : サポートベクトルマシン
第9章 : 教師なし学習
第0章 : 線形代数
第1章 : 線形回帰
第2章 : 分類
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