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1.

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。
2.

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
3.

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
4.

図書

図書
伊藤一之著
出版情報: 東京 : オーム社, 2018.11  vi, 156p ; 21cm
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第1章 人工知能とロボット : 人工知能・ロボットの発展と社会の変化
知能ロボットの実現における問題
第2章 強化学習 : 強化学習とロボット
例題 チーズ製造機 ほか
第3章 C言語による強化学習のプログラム : チーズ製造機
迷路
第4章 実ロボットへの適用 : ライントレースロボットへの実装
実ロボットへの適用における問題点と解決策 ほか
付録 Excel : VBAによる実装
第1章 人工知能とロボット : 人工知能・ロボットの発展と社会の変化
知能ロボットの実現における問題
第2章 強化学習 : 強化学習とロボット
5.

図書

図書
Joshua Saxe, Hillary Sanders著 ; クイープ訳
出版情報: 東京 : マイナビ出版, 2019.10  xx, 283p ; 24cm
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マルウェアの静的解析の基礎
静的解析の応用:x86逆アセンブリ
速習:動的解析
マルウェアネットワークを使った攻撃キャンペーンの特定
共有コード解析
機械学習に基づくマルウェア検出器の概要
機械学習に基づくマルウェア検出器の評価
機械学習に基づくマルウェア検出器の構築
マルウェアの傾向を可視化する
ディープラーニングの基礎
Kerasを使ってニューラルネットワークマルウェア検出器を構築する
データサイエンティストになろう
A付録:データセットとツール
マルウェアの静的解析の基礎
静的解析の応用:x86逆アセンブリ
速習:動的解析
概要: セキュリティのプロが、機械学習、統計、ソーシャルネットワーク分析、データ可視化など「データサイエンス」の手法を使ってマルウェアを検出・分析する方法を伝授。データサイエンティストを目指す方、悪意あるソフトウェア撃退のためデータサイエンス・AI 的手法を活用したい方に格好の読み物となるでしょう! 続きを見る
6.

図書

図書
後藤正幸, 小林学著
出版情報: 東京 : コロナ社, 2014.4  viii, 245p ; 21cm
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パターン認識と統計的学習の概要
特徴空間の構成と統計的性質
線形識別の方法
ナイーブベイズ法
線形部分空間による次元縮約
テンプレートマッチングとk最近傍識別法
決定木
集団学習法
非線形判別関数とニューラルネットワーク
カーネル法〔ほか〕
パターン認識と統計的学習の概要
特徴空間の構成と統計的性質
線形識別の方法
7.

図書

図書
岩沢宏和, 平松雄司著
出版情報: 東京 : 東京図書, 2019.11  xiv, 256p ; 21cm
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第1部 予測モデリングの一般事項 : 予測モデリングとは何か
予測モデリングの基本概念
予測モデリングの基本手順
第2部 実用へのヒントと代表的手法の例 : Rを予測モデリングで使う際のヒント
データの準備
データの前処理からEDAまでの実例
予測モデリング用のモデル
モデルの選択・評価の実例
分類問題の実例
第3部 補章と付録 : ハイブリッドな正則化GLMのパッケージaglmの紹介
Rの環境準備
R言語の初歩
第1部 予測モデリングの一般事項 : 予測モデリングとは何か
予測モデリングの基本概念
予測モデリングの基本手順
概要: リスクとは「不確定」かつ「避けたい」ものです。そうしたリスクを、データサイエンスの発達した現代においてどのように統計的に扱うべきであるか、その基本作法をまとめて伝えます。
8.

図書

図書
日経ビッグデータ編
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2017.1  183p ; 21cm
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序章 : ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
1章 : 超入門—人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う?
2章 : 入門—ディープラーニングの仕組み
3章 : グーグル事例編—グーグルのディープラーニング活用事例
4章 : 企業事例編—ディープラーニングで業務効率化、国内で続々始まる
5章 : 活用フレームワーク編—データ×目的で整理し、活用の展開図を描こう
6章 将来展望編—ディープラーニングが課題を解決する未来へ : グーグルクラウド・マシンラーニング・グループ研究責任者のジア・リーさんに聞く
序章 : ディープラーニングがすべてのビジネスを変える
1章 : 超入門—人工知能と機械学習とディープラーニングはどう違う?
2章 : 入門—ディープラーニングの仕組み
概要: ディープラーニングは人工知能、機械学習と何が違う?Googleの先進事例から日本企業による身近な業務改善まで!未来の新ビジネス創造から現業務の改善まで、AIのインパクトをこの1冊で理解。
9.

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図書
吉崎亮介 [ほか] 著
出版情報: 東京 : マイナビ出版, 2019.9  x, 317p ; 24cm
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1 基礎編 : イントロダクション
Pythonのインストールと基礎
機械学習を活用するための基礎知識
2 実践編 : Docker Composeを利用した機械学習システム構築
画像データを用いた教師あり学習アプリ構築
文書分類、文書要約を用いたBot構築
SNSを用いた自然言語収集基盤構築とアプリ構築
1 基礎編 : イントロダクション
Pythonのインストールと基礎
機械学習を活用するための基礎知識
概要: 大量のデータをまとめて収集、機械学習モデルにかけるための前処理、システムへの機械学習モデルの組み込み、結果を可視化するためのアプリ開発・デプロイ—機械学習を活用するための技術が一冊で身につきます。
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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