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1.

図書

図書
中井悦司著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2018.1  xii, 291p ; 21cm
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1 : 数学の基礎概念
2 : 関数の基本性質
3 : 関数の微積分
4 : 初等関数
5 : テイラーの公式と解析関数
6 : 多変数関数
Appendix A : 演習問題の解答
1 : 数学の基礎概念
2 : 関数の基本性質
3 : 関数の微積分
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 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。 続きを見る
2.

図書

図書
加藤エルテス聡志著
出版情報: 東京 : ダイヤモンド社, 2017.7  244p ; 21cm
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序章 : 機械脳の時代
第1章 : 機械脳の解剖学
第2章 : 可視化する機械脳
第3章 : 分類する機械脳
第4章 : 予測する機械脳
第5章 : 機械脳の設計レシピ
第6章 : 機械脳を可能にする組織の作り方
おわりに : 機械脳の時代に普通の人はどう生きるべきか
序章 : 機械脳の時代
第1章 : 機械脳の解剖学
第2章 : 可視化する機械脳
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。
3.

図書

図書
中井悦司著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2018.9  xi, 219p ; 21cm
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1 確率空間と確率変数 : 確率モデルの考え方
根元事象と確率の割り当て ほか
2 離散型の確率分布 : 確率変数の期待値と分散
共分散と相関係数 ほか
3 連続型の確率分布 : 連続的確率空間
連続型の確率変数の性質 ほか
4 パラメトリック推定と仮説検定 : 最尤推定法と不偏推定量
仮説検定の考え方
Appendix A 機械学習への応用例 : 最小二乗法による回帰分析
ロジスティック回帰による分類アルゴリズム ほか
Appendix B : 演習問題の解答
1 確率空間と確率変数 : 確率モデルの考え方
根元事象と確率の割り当て ほか
2 離散型の確率分布 : 確率変数の期待値と分散
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。
4.

図書

図書
片平健太郎著
出版情報: 東京 : オーム社, 2018.9  xii, 209p ; 21cm
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基礎編 : 計算論モデリングとは
計算論モデリングの基礎
強化学習モデルを用いたデータ解析の事例
実践編 : パラメータ推定
モデル選択
計算論モデリングに基づく統計分析
理論・発展編 : 結果の解釈、計算論モデルの統計的性質の理解
強化学習モデルの拡張・ベイズ推論モデル
計算論モデリングの課題と発展
付録
基礎編 : 計算論モデリングとは
計算論モデリングの基礎
強化学習モデルを用いたデータ解析の事例
5.

図書

図書
Jubatusコミュニティ著
出版情報: 東京 : ソーテック社, 2017.10  285p ; 24cm
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Jubatusの導入
Jubatusの基本コンセプト
データ変換の詳細
分析機能の使い方
分散モード
周辺ツール
Jubatus開発ガイド
Jubatusの導入
Jubatusの基本コンセプト
データ変換の詳細
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 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! 続きを見る
6.

図書

図書
巣籠悠輔著訳
出版情報: 東京 : インプレス, 2016.10  xii, 249p ; 24cm
シリーズ名: Impress top gear
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7.

図書

図書
千賀大司, 山本和貴, 大澤文孝著
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2016.6  231p ; 24cm
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とにかく機械学習が何かを知る
実践:データを集めよう
Azure Machine Learningで機械学習モデルを作ろう
実践編 : 回帰分析を使ってデータを予測する
作った回帰分析モデルを使ってみる
予測精度を向上する
統計分類で判定する
クラスタリングで似たものを判定する
実践:実験結果を活用しよう
実践:どんどん賢くさせよう
Appendix A Azure Machine : Learningを利用する方法
とにかく機械学習が何かを知る
実践:データを集めよう
Azure Machine Learningで機械学習モデルを作ろう
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。
8.

図書

図書
鹿島久嗣, 小山聡, 馬場雪乃著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.4  ix, 117p ; 21cm
シリーズ名: MLP機械学習プロフェッショナルシリーズ
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第1章 ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング : ヒューマンコンピュテーション
クラウドソーシング
ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング
本書の構成
ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシングに関する情報源
第2章 ヒューマンコンピュテーションシステムの設計論 : ゲーム化によるヒューマンコンピュテーションの実現
ヒューマンコンピュテーションのインセンティブ設計
ヒューマンコンピュテーションの設計
第3章 クラウドソーシングの品質管理 : 品質管理とは
作業品質とワーカの評価
冗長化と誤り訂正
ワーカの能力と正解の同時推定
複雑な出力をもつタスクへの拡張
関連する話題
第4章 クラウドソーシングによるデータ解析 : データ解析の労働集約性
クラウドソーシングによるデータ準備
クラウドソーシングによる予測モデリング
クラウドソーシングによる探索型データ解析
第5章 今後の展望 : ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシングの課題
展望:人間と機械を超えて
第1章 ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング : ヒューマンコンピュテーション
クラウドソーシング
ヒューマンコンピュテーションとクラウドソーシング
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。
9.

図書

図書
橋本泰一著
出版情報: 東京 : SBクリエイティブ, 2017.1  x, 277p ; 21cm
シリーズ名: Informatics & IDEA
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第1章 人工知能と機械学習 : 人工知能とは?
BIはAIの夢を見るのか? ほか
第2章 データ分析処理のための基盤技術 : Hadoop—大規模データを処理するインフラ
Hive—Hadoop上でより容易にデータ処理を実現 ほか
第3章 リアルタイムにデータを分析する—データから「いま」を知る技術 : Fluentd
Norikra ほか
第4章 機械学習アルゴリズム—データから「未来」を知る技術 : 機械学習とは
機械学習アルゴリズム ほか
第5章 ディープラーニング : 単純パーセプトロンとその仲間たち
ニューラルネットワーク ほか
第1章 人工知能と機械学習 : 人工知能とは?
BIはAIの夢を見るのか? ほか
第2章 データ分析処理のための基盤技術 : Hadoop—大規模データを処理するインフラ
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。 続きを見る
10.

図書

図書
Zhi-Hua Zhou著 ; 宮岡悦良, 下川朝有訳
出版情報: 東京 : 近代科学社, 2017.6  xi, 246p ; 23cm
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1 : はじめに
2 : ブースティング
3 : バギング
4 : 結合法
5 : 多様性
6 : アンサンブル枝刈り
7 : クラスタリングアンサンブル
8 : さらなる話題
1 : はじめに
2 : ブースティング
3 : バギング
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