1.
図書 |
中井悦司著
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概要:
機械学習に関連する数学の最も基礎となる解析学・微積分を順序立てて学習できる。定義と定理をもとに、厳密に展開される議論を丁寧に説明している(再入門者に理解しやすい)。各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意。対象読者は、大学1、2年のころ
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に学んだ数学をもう一度、基礎から勉強したいエンジニア。
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2.
図書 |
加藤エルテス聡志著
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概要:
Google、ホンダ、日立、象印、コマツ、Amazon、PayPal、オムロン、富士フイルム、カジノ業界、映画製作、保険...ビジネスと企業における人と機械の役割が変わりつつある時代の教科書。
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3.
図書 |
中井悦司著
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概要:
「技術者のための」と冠した数学書の第3弾—確率統計学。「機械学習を支える『数学』をもう一度しっかりと勉強したい」方々に向け、理工系の大学生が学ぶ『確率統計学』を基礎から解説した書籍です。
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4.
図書 |
片平健太郎著
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5.
図書 |
Jubatusコミュニティ著
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概要:
大量データを素早く、深く分析、Jubatus開発者が徹底解説!Jubatusの導入や基本コンセプト、分散学習機構「MIX」を説明。大量のデータを迅速に処理する分散モードでの実行方法も解説。分類や回帰など、Jubatusが搭載する分析機能をコ
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ード付きで詳解。分析時の落とし穴や分析精度を上げるTipsも紹介!
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6.
図書 |
巣籠悠輔著訳
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7.
図書 |
遠藤理平著
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8.
図書 |
千賀大司, 山本和貴, 大澤文孝著
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概要:
SEのための機械学習サービス。学習モデルの作り方、回帰分析モデル、統計分類モデル、マウス操作でAzure ML Studioを使いこなす。
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9.
図書 |
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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10.
図書 |
橋本泰一著
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概要:
いまの人工知能を支えているものは、データ、計算環境、アルゴリズム、プログラムです。膨大なデータが手に入らなければ、人工知能は作り出せません。そして、膨大なデータを処理する計算環境、アルゴリズム、プログラムがなければ、人工知能は作り出せません
…
。本書では、具体的なデータ分析事例を交え、機械学習理論から実行環境、Pythonプログラミング、ディープラーニングまでを解説します。
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