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図書 |
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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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| 2.
図書 |
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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
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。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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| 3.
図書 |
図書
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横内大介, 青木義充著
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概要:
ビッグデータをいかに活用するかというテーマの下、人工知能の基礎となっている機械学習に対して大きな注目が集まっています。本書は、グラフを援用することにより簡単な数学だけで各手法のイメージをつかむことができる、難解な数学が苦手な人向けの機械学習
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の入門書です。
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| 4.
図書 |
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Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf著 ; クイープ訳
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概要:
機械学習の利点/課題、乱雑なデータの処理、Python系モデル構築、モデル評価/最適化、特徴エンジニアリングのテクニック、予測速度の改善、大容量データへの対応など。有効なデータとより良いモデルを作成!
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| 5.
図書 |
図書
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Csaba Szepesvári著 ; 小山田創哲訳者代表・編集
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| 6.
図書 |
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荒木雅弘著
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概要:
深層学習などの最新手法にも対応。音声認識を題材に、機械学習の理論をかみくだいて解説。ゼロからはじめて理解できる、一番やさしい入門書!
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| 7.
電子ブック |
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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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| 8.
電子ブック |
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清水昌平著
目次情報:
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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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| 9.
電子ブック |
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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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| 10.
電子ブック |
ＥＢ
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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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| 11.
電子ブック |
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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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| 12.
電子ブック |
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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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| 13.
電子ブック |
ＥＢ
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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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電子ブック |
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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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電子ブック |
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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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図書 |
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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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図書 |
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長橋賢吾著
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概要:
Rは、統計解析のためのプログラミング言語・開発環境であり、機械学習で利用できるライブラリが数多く提供されています。ただし、膨大なデータの処理よりもプロトタイピングや検証に適しています。本書ではまず、機械学習の考え方や、その基礎となる統計につ
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いてわかりやすく説明します。それを踏まえて、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Rのさまざまな活用法を解説します。本書を読んで、Rによる機械学習の試行や検証を始めてみましょう。
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図書 |
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吉川隼人著
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概要:
入門から、「TensorFlow」による畳み込みニューラルネットワークへの本格チャレンジまで。使い勝手抜群の「各種ML API」とインタラクティブな多機能ツール「Datalab」でぐんぐん進む機械学習への理解。
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| 19.
図書 |
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西内啓著
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概要:
ディープラーニングの裏側まで。機械学習の本質もこの1冊で。
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| 20.
図書 |
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Brett Lantz著 ; 長尾高弘訳
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| 21.
図書 |
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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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| 22.
図書 |
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金森敬文著
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| 23.
図書 |
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by P. Flach ; 田中研太郎 [ほか] 訳
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| 24.
図書 |
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中村恭之, 小枝正直, 上田悦子著
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概要:
コンピュータビジョンと機械学習の基本が、この1冊に凝縮!C++、Pythonのサンプルプログラムが豊富で、いますぐできる!OpenCV3.2対応!
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図書 |
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小林雄一郎著
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概要:
テキストマイニング入門書の決定版!Rを用いたデータ分析の基礎だけでなく、データの収集方法、言語学や言語処理の分析手法についても徹底解説。<br />機械学習で捗るテキストマイニング!ウェブからのデータ収集、効率的な前処理から可視化まで、わか
…
りやすい文章とイメージ図でやさしく解説。<br />テキストマイニングの活用事例を幅広く紹介!日本語と英語の多様なテキストデータを使って、実務や研究に役立つ「分析のひな形」を提示し、分析プロジェクトにおける一連の流れを徹底解説。
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| 26.
図書 |
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小高知宏著
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| 27.
図書 |
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原田達也著
目次情報:
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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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図書 |
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アンドレアス・C・ミュラー, サラ・グイド著 ; 中田秀基訳
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概要:
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit‐learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit‐learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得して
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おきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。
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図書 |
図書
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山本一成著
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概要:
人工知能は今、プログラマの手を離れ、既存の科学の範疇を超え、天才が残した棋譜も必要とせず、さらには人間そのものからも卒業しようとしています。その物語を、できる限りやさしく語りました。
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