| 1.
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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| 2.
電子ブック |
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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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| 3.
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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| 4.
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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| 5.
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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| 6.
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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| 7.
電子ブック |
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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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| 8.
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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| 9.
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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| 10.
電子ブック |
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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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| 11.
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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| 12.
図書 |
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山下隆義著
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概要:
まずは、この1冊からはじめよう!CaffeやPylearn2はもちろんのこと、ChainerやTensorFlowの使い方をソースコード付きで解説!
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| 13.
図書 |
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本多淳也, 中村篤祥著
目次情報:
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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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| 14.
図書 |
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山下隆義著
目次情報:
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| 15.
図書 |
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篠田浩一著
目次情報:
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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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| 16.
図書 |
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持橋大地, 大羽成征著
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概要:
超柔軟なベイズ的回帰モデル、ガウス過程の日本初の入門書。基礎の線形回帰から始め、原理をゼロからていねいに解説。
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| 17.
図書 |
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金森敬文 [ほか] 著
目次情報:
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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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| 18.
図書 |
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佐藤竜馬著
目次情報:
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概要:
線形計画、エントロピー正則化、シンクホーンアルゴリズム、敵対的ネットワーク、スライス法などのさまざまな解法アプローチをていねいに解説。
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| 19.
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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| 20.
図書 |
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ダヌシカ ボレガラ, 岡﨑直観, 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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| 21.
図書 |
図書
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森村哲郎著
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| 22.
図書 |
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金森敬文著
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概要:
ていねいな説明が感動的!しっかり、よくわかる!カーネル法、サポートベクトルマシン、ブースティングなどの重要概念の自然な導入を図る。2値から多値まで、現実のデータに即した手法が学べる。
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| 23.
図書 |
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杉山将著
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概要:
まずは、ここから。なんでも基礎が大切!機械学習の理解に必要なトピックを厳選した。機械学習を学びたい大学生・技術者向け。
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| 24.
図書 |
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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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| 25.
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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