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1.

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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2.

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。
3.

図書

図書
前田陽一郎著
出版情報: 東京 : 日新出版, 2017.7  vi, 242p ; 21cm
シリーズ名: 実用理工学入門講座
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4.

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。
5.

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
6.

図書

図書
エテム・アルペイディン著 ; 久村典子訳
出版情報: 東京 : 日本評論社, 2017.9  vii, 195p ; 19cm
シリーズ名: MITエッセンシャル・ナレッジ・シリーズ
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第1章 : 人はなぜ機械学習に関心を持つのか
第2章 : 機械学習、統計学とデータ解析
第3章 : パターン認識
第4章 : ニューラルネットワークとディープラーニング
第5章 : クラスターとレコメンデーション
第6章 : 行動するための学習
第7章 : これからどこへ行くのか
第1章 : 人はなぜ機械学習に関心を持つのか
第2章 : 機械学習、統計学とデータ解析
第3章 : パターン認識
7.

図書

図書
武藤佳恭著
出版情報: 東京 : 近代科学社, 2016.12  xi, 115p ; 24cm
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第0章 機械学習の基礎と環境設定
第1章 ビッグデータ解析と機械学習 : ビッグデータ解析とは
重回帰分析とは
第2章 機械学習 : サポートベクトル回帰SVR
カーネルリッジ回帰KRR
ナイーブ・ベイズsklearn.naive_bayes機械学習
決定木分類器DecisionTreeClassifier
近傍法
確率的勾配降下法SGDClassifier
ディープラーニングニューラルネットワークkeras
第3章 アンサンブル機械学習 : アダブースト / Adaboost
ランダムフォーレスト / RandomForest
エキストラツリー / ExtraTree
エキストラツリーズ / ExtraTrees
グラディエントブースティング / GradientBoosting
バッギング / Bagging
多数決分類器 / VotingClassfier
第4章 アンサンブル機械学習の応用事例 : クレジットカードのデフォルトの学習
赤ワインの品質を判別できる人工ソムリエ
第5章 OpenCVと畳み込みニューラルネットワーク : OpenCVと人工知能
畳み込みニューラルネットワークで絵画を生成
第0章 機械学習の基礎と環境設定
第1章 ビッグデータ解析と機械学習 : ビッグデータ解析とは
重回帰分析とは
概要: Python言語プログラム多数掲載。機械学習の次のトレンドを体感!!
8.

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。
9.

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
10.

図書

図書
本多淳也, 中村篤祥著
出版情報: 東京 : 講談社, 2016.8  x, 206p ; 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 : バンディット問題とは
第2章 : 確率的バンディット問題の基礎知識
第3章 : 確率的バンディット問題の方策
第4章 : 確率的バンディット問題のリグレット解析
第5章 : 敵対的バンディット問題
第6章 : 最適腕識別とA/Bテスト
第7章 : 線形モデル上のバンディット問題
第8章 : 連続腕バンディットとベイズ最適化
第9章 : バンディット問題の拡張
第10章 : バンディット手法の応用
第1章 : バンディット問題とは
第2章 : 確率的バンディット問題の基礎知識
第3章 : 確率的バンディット問題の方策
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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