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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
井手剛, 杉山将著
出版情報: 東京 : 講談社, 2015.8  xi, 178p ; 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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異常検知・変化検知の基本的な考え方
ホテリングのT2法による異常検知
単純ベイズ法による異常検知
近傍法による異常検知
混合分布モデルによる逐次更新型異常検知
サポートベクトルデータ記述法による異常検知
方向データの異常検知
ガウス過程回帰による異常検知
部分空間法による変化検知
疎構造学習による異常検知
密度比推定による異常検知
密度比推定による変化検知
異常検知・変化検知の基本的な考え方
ホテリングのT2法による異常検知
単純ベイズ法による異常検知
概要: 気になるところからするする読める。異常や変化を実際に検知する現実世界の分析者向け。アルゴリズムとその活用例を広範囲に紹介。考え方やモデルの「気持ち」を丁寧に解説。
5.

図書

図書
河原吉伸, 永野清仁著
出版情報: 東京 : 講談社, 2015.12  ix, 174p ; 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 学習における劣モジュラ性 : 劣モジュラ性への導入
機械学習における劣モジュラ性 ほか
第2章 劣モジュラ最適化の基礎 : 劣モジュラ関数の定義と具体例
劣モジュラ関数の基本性質 ほか
第3章 劣モジュラ関数の最大化と貪欲法の適用 : 劣モジュラ最大化と貪欲法
適用例1:文書要約への適用 ほか
第4章 最大流とグラフカット : カット関数最小化と最大流アルゴリズム
マルコフ確率場における推論とグラフカット ほか
第5章 劣モジュラ最適化を用いた構造正則化学習 : 正則化による疎性モデル推定
劣モジュラ関数から得られる構造的疎性 ほか
第1章 学習における劣モジュラ性 : 劣モジュラ性への導入
機械学習における劣モジュラ性 ほか
第2章 劣モジュラ最適化の基礎 : 劣モジュラ関数の定義と具体例
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。
6.

図書

図書
Brett Lantz著 ; 長尾高弘訳
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2017.3  x, 380p ; 23cm
シリーズ名: Programmer's selection
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第1章 : 機械学習入門
第2章 : データの管理と把握
第3章 : 遅延学習—最近傍法を使った分類
第4章 : 確率的学習—単純ベイズを使った分類
第5章 : 分割統治—決定木と分類ルールを使った分類
第6章 : 数値データの予測—回帰法
第7章 : ブラックボックス的な手法—ニューラルネットワークとサポートベクトルマシン
第8章 : パターンの検出—相関ルールを使った買い物かご分析
第9章 : データのグループの検出—k平均によるクラスタリング
第10章 : モデルの性能の評価
第11章 : モデルの性能の改善
第12章 : 機械学習の専門的なテーマ
第1章 : 機械学習入門
第2章 : データの管理と把握
第3章 : 遅延学習—最近傍法を使った分類
7.

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。
8.

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武井宏将著
出版情報: 東京 : リックテレコム, 2016.3  154p ; 24cm
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基礎編 : ディープラーニングとは何か?
ディープラーニングが遂げた成果
理論編 : ディープラーニングを利用した画像認識
ディープラーニングアルゴリズムの学習方法
体験編 : Caffeを準備する
Caffeでディープラーニングを体感する
付録
基礎編 : ディープラーニングとは何か?
ディープラーニングが遂げた成果
理論編 : ディープラーニングを利用した画像認識
概要: 本書はディープラーニングを初めて学ぶITエンジニアや理工学系の学生さんを主な対象としつつ、広く一般ビジネスマンの方々にも役立つよう工夫しました。機械学習等の専門知識は一切前提としませんが、一部、高校レベルの数学を思い出していただく必要があり ます。また第5章以降は、Linuxの基礎知識をお持ちの方向けの「体験編」となっています。 続きを見る
9.

図書

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長橋賢吾著
出版情報: 東京 : インプレス, 2017.9  xv, 318p ; 24cm
シリーズ名: Impress top gear
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第1章 : Rと機械学習の基礎
第2章 : 回帰分析で目的変数の値や発生確率を予測
第3章 : クラスタリング分析の3つの手法でデータを分類
第4章 : 主成分分析・因子分析で属性を削減し因子を特定
第5章 : アソシエーション分析で関連性がある物事を見極める
第6章 : サポートベクターマシンでクラス分類
第7章 : アンサンブル学習と正則化—モデルの組み合わせと過学習の解決
第8章 : ベイズ推定とMCMC—事後確率や状態確率を求める
第9章 : ニューラルネットワークとディープラーニング
第1章 : Rと機械学習の基礎
第2章 : 回帰分析で目的変数の値や発生確率を予測
第3章 : クラスタリング分析の3つの手法でデータを分類
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 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。 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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