| 1.
図書 |
|
中井悦司著
目次情報:
続きを見る
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 |
|
加藤エルテス聡志著
目次情報:
続きを見る
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
目次情報:
続きを見る
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 |
|
片平健太郎著
目次情報:
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 5.
図書 |
|
Jubatusコミュニティ著
目次情報:
続きを見る
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 |
|
巣籠悠輔著訳
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 7.
図書 |
図書
|
遠藤理平著
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 8.
図書 |
|
石原淳也, 倉本大資著 ; 阿部和広監修
目次情報:
続きを見る
概要:
Scratchを使っている小学校高学年くらいの年齢から読める、機械学習入門。Scratchの拡張機能を使い、画像認識や音声認識、姿勢検出などを利用したプログラムを作りながら、機械学習の仕組みを楽しく学ぶ。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 9.
図書 |
|
澁井雄介著
目次情報:
続きを見る
概要:
モデル、推論システム、品質、運用、管理...機械学習の実用化手法をデザインパターンで詳解!デザインパターンサンプル付。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 10.
図書 |
|
和田尚之著
目次情報:
続きを見る
概要:
現在では、「医療分野」「事前予測システム」「猛暑予測システム」「気象災害予測システム」など、「機械学習」や「AI」は、当たり前のように実社会に溶け込んできています。本書は、こうした現状を踏まえ、「AIが専門でない技術者や研究者」など、さまざ
…
まな分野の人が、実際に「機械学習」「AI」を使って、実務に活用できることを考えて執筆したものです。
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 11.
図書 |
図書
|
マイケル・シュレージ著 ; 杉山千枝, 山上裕子訳
目次情報:
続きを見る
概要:
ユーザーの好みを追跡する。オススメ機能の仕組みがわかる。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 12.
図書 |
|
千賀大司, 山本和貴, 大澤文孝著
目次情報:
続きを見る
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。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 13.
図書 |
|
鹿島久嗣, 小山聡, 馬場雪乃著
目次情報:
続きを見る
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。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 14.
図書 |
|
Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn著 ; 鷲崎弘宜 [ほか] 訳
目次情報:
続きを見る
概要:
新時代の新常識。AIエンジニアが知るべき、30のベストプラクティス。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 15.
図書 |
|
Hannes Hapke, Catherine Nelson著 ; 中山光樹訳
目次情報:
続きを見る
概要:
その機械学習プロセス、自動化できませんか?
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 16.
図書 |
|
浮田浩行, 濱上知樹編著 ; 藤吉弘亘 [ほか] 共著
目次情報:
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 17.
図書 |
|
橋本泰一著
目次情報:
続きを見る
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
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 18.
図書 |
図書
|
Zhi-Hua Zhou著 ; 宮岡悦良, 下川朝有訳
目次情報:
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 19.
図書 |
図書
|
横内大介, 青木義充著
目次情報:
続きを見る
概要:
ビッグデータをいかに活用するかというテーマの下、人工知能の基礎となっている機械学習に対して大きな注目が集まっています。本書は、グラフを援用することにより簡単な数学だけで各手法のイメージをつかむことができる、難解な数学が苦手な人向けの機械学習
…
の入門書です。
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 20.
図書 |
|
Nick McClure著 ; クイープ訳
目次情報:
続きを見る
概要:
TensorFlowは、数値処理用のオープンソースライブラリ。機械学習や深層学習などAI分野を中心に活用が進んでいます。本書では、最初に、変数/プレースホルダといったTensorFlowの基本や、さまざまなオープンデータを扱う方法を説明。以
…
降は、機械学習に関するさまざまな手法を具体的なレシピとして示していきます。線形回帰からCNN/RNNまで解説しつつ、運用環境向けの手法や連立常微分方程式も取り上げます。TensorFlowとPython3を使ったさまざまな手法について具体的に知りたい方に格好の一冊です。
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 21.
図書 |
|
Henrik Brink, Joseph W. Richards, Mark Fetherolf著 ; クイープ訳
目次情報:
続きを見る
概要:
機械学習の利点/課題、乱雑なデータの処理、Python系モデル構築、モデル評価/最適化、特徴エンジニアリングのテクニック、予測速度の改善、大容量データへの対応など。有効なデータとより良いモデルを作成!
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 22.
図書 |
図書
|
小川英光著
目次情報:
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 23.
図書 |
図書
|
竹内郁雄編
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 24.
図書 |
|
山内康一郎著
目次情報:
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 25.
図書 |
図書
|
脇森浩志, 杉山雅和, 羽生貴史著
目次情報:
続きを見る
概要:
本書は「機械学習でできること」と「その方法」を、とことん平易に説明します。普通なら高度な数学の知識を必要としますが、本書では、ほぼ中学校で習うレベルで解説しますので、一般ビジネスマンや文系の学生さんも安心して読めます。「説明して終わり」では
…
ありません。「機械学習の組み立てキット」とでも呼ぶべきマイクロソフトのクラウドサービス「ML Studio(Azure Machine Learning Studio)」を使い、自分で機械学習の仕組みを作り、動かすところまでを体験します。さらに、RやPythonによる高度活用など、中級以上の実務家にも役立つ情報を、経験豊富な技術者集団が提供します。
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 26.
図書 |
|
吉崎亮介 [ほか] 著
目次情報:
続きを見る
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。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 27.
図書 |
図書
|
Joshua Saxe, Hillary Sanders著 ; クイープ訳
目次情報:
続きを見る
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
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 28.
図書 |
|
岩沢宏和, 平松雄司著
目次情報:
続きを見る
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。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 29.
図書 |
|
相馬輔, 藤井海斗, 宮内敦史共著
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 30.
図書 |
|
山西健司 [ほか] 共著
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 31.
図書 |
|
鈴木讓著
目次情報:
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 32.
図書 |
|
鈴木讓著
目次情報:
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 33.
図書 |
|
中井悦司著
目次情報:
続きを見る
概要:
機械学習を支える大学数学の3分野のうち、線形代数学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。各章の最後に理解を深めるための演習問題を用意。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 34.
図書 |
図書
|
和田尚之著
目次情報:
続きを見る
概要:
「次世代AI」「脳科学に基づく人工知能技術」を支える1つとして、「ビッグ・データ」が欠かせません。「自己組織化」で、家庭用パソコンでも「大型のデータ」を「機械学習・AI」で扱えるようにします。Excelを使って、大型データを自己組織化するた
…
めの手順を解説。さらに、「機械学習・AI」への展開を目指します。
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 35.
図書 |
図書
|
増井敏克著
目次情報:
続きを見る
概要:
グラフや値の種類、データ構造など、基礎知識から解説!技術関連の項目も図解しているので、初心者にもわかりやすい!統計学やAIの基本などの周辺知識もしっかりカバー!情報社会におけるデータ活用の問題点や課題まで網羅!
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 36.
図書 |
|
Sebastian Raschka著 ; クイープ訳
目次情報:
続きを見る
概要:
機械学習とは、データから学習した結果をもとに、新たなデータに対して判定や予測を行うことです。すでにさまざまな機械学習の方法が開発されています。本書では、そうした方法について背景にある理論や特徴を解説した上で、Pythonプログラミングによる
…
実装法を説明していきます。初期の機械学習アルゴリズムから取り上げ、終盤ではディープラーニングについても見ていきます。機械学習の理論と実践についてバランスよく解説してあり、AIプログラミングの第一歩を踏み出すための格好の一冊です。
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 37.
図書 |
|
中島震著
目次情報:
続きを見る
概要:
ソフトウェア工学の立場から機械学習ソフトウェアの問題(品質への技術的な取組み、技術的な問題点のビジネスへの影響)を整理。品質保証を目的とするテスティング技術について解説する。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 38.
図書 |
|
Csaba Szepesvári著 ; 小山田創哲訳者代表・編集
目次情報:
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 39.
図書 |
|
荒木雅弘著
目次情報:
続きを見る
概要:
深層学習などの最新手法にも対応。音声認識を題材に、機械学習の理論をかみくだいて解説。ゼロからはじめて理解できる、一番やさしい入門書!
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 40.
図書 |
図書
|
中井悦司 [ほか] 著
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 41.
図書 |
|
堅田洋資 [ほか] 著
目次情報:
続きを見る
概要:
機械学習の本当がわかる“動かして学ぶ体験入門書”。人工知能、AI、評判分析、画像認識、価格分析と売り上げ、顧客分類、レコメンデーションなどで大活躍する機械学習やディープラーニングを、Scikit‐learn、Kerasなどで学ぶ。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 42.
図書 |
|
クジラ飛行机, 片野美都著
目次情報:
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 43.
図書 |
図書
|
有賀友紀, 大橋俊介著
目次情報:
続きを見る
概要:
RStudio & Jupyter Notebook対応。現場で活用するための最短コース!さまざまな分析の「理論」と「実際の考え方」をR/Pythonで体験学習。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 44.
図書 |
|
堅田洋資, 福澤彰吾著
目次情報:
続きを見る
概要:
本書では、難しい数式をできるだけ避け、Excelを通じて機械学習アルゴリズムの動きを理解できるようにしました。第1部では、機械学習の基礎や全体像、ビジネスへの活用を説明します。第2部では、それぞれの機械学習アルゴリズムについて解説します。E
…
xcelへの展開も紹介しながら、線形回帰、ロジスティック回帰、クラスタリングなどの仕組みを具体的に理解できるようにしていきます。アルゴリズムのメリット/デメリット、向き/不向きがわかれば、ビジネスへの応用も見えてくるでしょう。機械学習を理解していく最初の一歩として本書をご活用ください。
続きを見る
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 45.
電子ブック |
|
井手剛, 杉山将著
目次情報:
続きを見る
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。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 46.
電子ブック |
|
鈴木大慈著
目次情報:
続きを見る
概要:
「基本」は深く、いつも新しい。詳細な記述で数学のパワフルさが実感できる。「知っている」「この程度だろう」の思い込みを覆す新しい話題満載。数式、アルゴリズム、用語がなぜそうなっているか腑に落ちる。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 47.
電子ブック |
|
原田達也著
目次情報:
続きを見る
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。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 48.
電子ブック |
|
清水昌平著
目次情報:
続きを見る
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。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 49.
電子ブック |
|
金森敬文 [ほか] 著
目次情報:
続きを見る
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。
|
|||||||||||||||||||||||||||||
| 50.
電子ブック |
ＥＢ
|
ダヌシカ ボレガラ, 岡崎直観, 前原貴憲著
目次情報:
続きを見る
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。
|
