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機械学習

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見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑 [ 秋庭 伸也 ]見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑 [ 秋庭 伸也 ]2,948送料無料
発売日
2019/04/17
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【楽天ブックスならいつでも送料無料】 秋庭 伸也 杉山 阿聖 翔泳社ミテタメシテワカルキカイガクシュウアルゴリズムノシクミ キカイガクシュウズカン アキバ シンヤ スギヤマ アセイ 発行年月:2019年04月17日 予約締切日:2019年04月16日 ページ数:208p サイズ:単行本 ISBN:9784798155654 秋庭伸也(アキバシンヤ) 2012年早稲田大学基幹理工学部卒業。2015年早稲田大学理工学術院基幹理工学研究科機械科学専攻修士課程修了。現在、株式会社リクルートコミュニケーションズテクニカルリード 杉山阿聖(スギヤマアセイ) 製造業系の情報子会社でiOSアプリ開発に3年、チャットボットの開発に2年従事。現在はSENSY株式会社でリサーチャーとして、機械学習を利用した業務を実施中 寺田学(テラダマナブ) (株)CMSコミュニケーションズ代表取締役。一般社団法人PyCon JP代表理事。Plone Foundation Ambassador。一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会顧問理事。PSF(Python Software Foundation)Contributing members(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 第1章 機械学習の基礎(機械学習の概要/機械学習に必要なステップ)/第2章 教師あり学習(線形回帰/正則化 ほか)/第3章 教師なし学習(PCA/LSA ほか)/第4章 評価方法および各種データの扱い(評価方法/文書データの変換処理 ほか)/第5章 環境構築(Python3のインストール/仮想環境 ほか) 複雑で種類が多い機械学習アルゴリズムを図を交えながら一つひとつ解説していく入門書。教師あり学習、教師なし学習を合わせて17種類のアルゴリズムを紹介している。機械学習を専門としていない方が、各種アルゴリズムの特徴や、アルゴリズムごとの違いがわかるように構成。また、本書で使われているコードはPythonで実装されており、実際にコードを動かしながら本書を読み進めていくことができる。 本 パソコン・システム開発 その他
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[第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (top gear) [ Sebastian Raschka;Vahid Mirjalili ][第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (top gear) [ Sebastian Raschka;Vahid Mirjalili ]4,400送料無料
発売日
2020/10/22
商品説明
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 top gear Sebastian Raschka;Vahid Mirjalili 株式会社クイープ 訳/福島 真太朗 監訳 インプレスダイサンパンパイソンキカイガクシュウプログラミングタツジンデータサイエンティストニヨルリロントジッセン 発行年月:2020年10月22日 予約締切日:2020年10月21日 ページ数:688p サイズ:単行本 ISBN:9784295010074 原書第3版 ラシュカ,セバスチャン(Raschka,Sebastian) ミシガン州立大学博士課程で計算生物学と機械学習の複合領域において博士号を取得。現在、ウィスコンシン州立大学マディソン校の統計学助教授で、機械学習と深層学習の研究に焦点を当てている。Pythonコーディングの経験が長く、データサイエンス、機械学習、ディープラーニングの実践について多数のセミナーの講師も務めている ミルジャリリ,ヴァヒド(Mirjalili,Vahid) ミシガン州立大学にて分子構造の大規模計算シミュレーションの新しい手法を開発したことにより機械工学の博士号を取得。ミシガン州立大学のiPRoBeラボに参加し、コンピュータービジョンとバイオメトリクスドメインに機械学習を適用。その後、3Mにリサーチサイエンティストとして入社 福島真太朗(フクシマシンタロウ) 現在、企業で機械学習、データマイニングの研究開発、技術開発の業務に従事。東京大学理学部物理学科卒業。東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程修了。博士(情報理工学)。専攻は機械学習・データマイニング・非線形力学系(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 「データから学習する能力」をコンピュータに与える/分類問題ー単純な機械学習アルゴリズムの訓練/分類問題ー機械学習ライブラリscikitーlearnの活用/データ前処理ーよりよい訓練データセットの構築/次元削減でデータを圧縮する/モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス/アンサンブル学習ー異なるモデルの組み合わせ/機械学習の適用1ー感情分析/機械学習の適用2ーWebアプリケーション/回帰分析ー連続値をとる目的変数の予測/クラスタ分析ーラベルなしデータの分析/多層人工ニューラルネットワークを一から実装/ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する/TensorFlowのメカニズム/画像の分類ーディープ畳み込みニューラルネットワーク/系列データのモデル化ーリカレントニューラルネットワーク/新しいデータの合成ー敵対的生成ネットワーク/複雑な環境での意思決定ー強化学習 本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、強化学習などを取り上げ、scikitーlearnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13〜16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他
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Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 [ Andreas C. Muller ]Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 [ Andreas C. Muller ]3,740送料無料
発売日
2017/05/25
商品説明
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 scikitーlearnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 Andreas C. Muller 中田 秀基 オライリー・ジャパンBKSCPN_【bookーfestivalーthr】 パイソンデハジメルキカイガクシュウ アンドレアス C ミュラー ナカダ ヒデモト 発行年月:2017年05月25日 予約締切日:2017年05月24日 ページ数:432p サイズ:単行本 ISBN:9784873117980 ミュラー,アンドレアス・C.(M¨uller,Andreas C.)(ミュラー,アンドレアスC.) ボン大学で、機械学習のPhDを取得。コンピュータビジョンアプリの機械学習研究者としてAmazonに1年間勤務したのち、ニューヨーク大学データサイエンスセンターを経て現在はコロンビア大学の講師。ここ4年間は、産業界および学術界で広く使われている機械学習ライブラリscikitーlearnのメンテナ、コアコントリビュータ、リリースマネージャーとして活躍する。広く使われている別の機械学習パッケージの開発者兼コントリビュータでもある グイド,サラ(Guido,Sarah) スタートアップで働くデータサイエンティスト。ニューヨーク在住。ミシガン大学大学院修了 中田秀基(ナカダヒデモト) 博士(工学)。産業技術総合研究所において分散並列計算の研究に従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 1章 はじめに/2章 教師あり学習/3章 教師なし学習と前処理/4章 データの表現と特徴量エンジニアリング/5章 モデルの評価と改良/6章 アルゴリズムチェーンとパイプライン/7章 テキストデータの処理/8章 おわりに Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikitーlearnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikitーlearnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。 本 パソコン・システム開発 その他
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図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 [ 株式会社アイデミー 山口達輝 ]図解即戦力 機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 [ 株式会社アイデミー 山口達輝 ]2,178送料無料
発売日
2019/09/02
商品説明
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 株式会社アイデミー 山口達輝 松田洋之 技術評論社ズカイソクセンリョクキカイガクシュウアンドディープラーニングノシクミトギジュツガコレイッサツデシッカリワカルキョウカショ カブシキガイシャアイデミー ヤマグチタツキ マツダヒロユキ 発行年月:2019年09月02日 予約締切日:2019年09月01日 ページ数:240p サイズ:単行本 ISBN:9784297106409 山口達輝(ヤマグチタツキ) 株式会社アイデミーエンジニア。Aidemy Premium Planにおいて、受講者に対する基本的な機械学習プログラミングの指南から、実践的な機械学習システムの実装までをフォローアップする 松田洋之(マツダヒロユキ) 株式会社アイデミーエンジニア。Aidemy Premium Plan受講者に対する質問回答・カウンセリングや、Aidemyの教材修正に携わる(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 1章 人工知能の基礎知識/2章 機械学習の基礎知識/3章 機械学習のプロセスとコア技術/4章 機械学習のアルゴリズム/5章 ディープラーニングの基礎知識/6章 ディープラーニングのプロセスとコア技術/7章 ディープラーニングのアルゴリズム/8章 システム開発と開発環境 キーワードベースで基礎知識やコア技術をわかりやすく理解できる!就職・転職を目指す学生やエンジニアから関連部門の営業やビジネスマンまで、技術の必須知識をまるごと理解!! 本 パソコン・システム開発 その他
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機械学習を解釈する技術~予測力と説明力を両立する実践テクニック [ 森下光之助 ]機械学習を解釈する技術~予測力と説明力を両立する実践テクニック [ 森下光之助 ]2,948送料無料
発売日
2021/08/04
商品説明
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 森下光之助 技術評論社キカイガクシュウヲカイシャクスルギジュツヨソクリョクトセツメイリョクヲリョウリツスルジッセンテクニック モリシタミツノスケ 発行年月:2021年08月04日 予約締切日:2021年08月03日 ページ数:272p サイズ:単行本 ISBN:9784297122263 森下光之助(モリシタミツノスケ) 東京大学大学院経済学研究科で計量経済学を用いた実証分析を学び、経済学修士号を取得。株式会社グリッドに入社し、機械学習を用いたデータ分析プロジェクトに従事。現在はTVISION INSIGHTS株式会社で執行役員兼データ・テクノロジー本部副本部長。テレビデータの分析、社内データの利活用の促進、データ部門のマネジメントを行っている(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 1章 機械学習の解釈性とは/2章 線形回帰モデルを通して「解釈性」を理解する/3章 特徴量の重要度を知るーPermutation Feature Importance/4章 特徴量と予測値の関係を知るーPartial Dependence/5章 インスタンスごとの異質性をとらえるーIndividual Conditional Expectation/6章 予測の理由を考えるーSHapley Additive exPlanations/付録A Rによる分析例ーtidymodelsとDALEXで機械学習モデルを解釈する/付録B 機械学習の解釈手法で線形回帰モデルを解釈する あらゆる予測モデルを解釈する4つの手法PFI、PD、ICE、SHAP/特徴量の重要度/特徴量と予測値の関係性/インスタンスごとの異質性/予測の理由ーそのモデルの振る舞いを説明できますか? 本 パソコン・システム開発 その他
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グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) [ 佐藤 竜馬 ]グラフニューラルネットワーク (機械学習プロフェッショナルシリーズ) [ 佐藤 竜馬 ]3,300送料無料
発売日
2024/04/25
商品説明
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 機械学習プロフェッショナルシリーズ 佐藤 竜馬 講談社グラフニューラルネットワーク サトウ リョウマ 発行年月:2024年04月25日 予約締切日:2024年04月24日 ページ数:336p サイズ:全集・双書 ISBN:9784065347829 佐藤竜馬(サトウリョウマ) 1996年生まれ。2024年京都大学大学院情報学研究科博士課程修了、博士(情報学)。現在、国立情報学研究所助教。専門分野は最適輸送、グラフニューラルネットワーク、および情報検索・推薦システム、NeurIPSやICMLなどの国際会議に主著論文が採択。競技プログラミングでは国際情報オリンピック日本代表、ACMーICPC世界大会出場、AtCoderレッドコーダーなどの戦績をもつ。PDF翻訳サービスReadableの開発など研究の効率化についても従事している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 第1章 機械学習においてグラフを考える重要性/第2章 準備/第3章 グラフニューラルネットワークの定式化/第4章 さまざまなタスクへの応用/第5章 グラフニューラルネットワークの高速化/第6章 スペクトルグラフ理論/第7章 過平滑化現象とその対策/第8章 グラフニューラルネットワークの表現能力/第9章 おわりに 本書は、カタログ的な解説ではなく、解明されている理論に基づき、本質を解説する。より深い洞察と息の長い知識を学べる決定版テキスト! 本 パソコン・システム開発 その他
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スッキリわかるPythonによる機械学習入門【電子書籍】[ 須藤秋良 ]スッキリわかるPythonによる機械学習入門【電子書籍】[ 須藤秋良 ]3,300送料無料
【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める!】 [この電子書籍は固定型レイアウトです。リフロー型と異なりビューア機能が制限されます]固定型レイアウトはページを画像化した構造であるため、ページの拡大縮小を除く機能は利用できません。また、モノクロ表示の端末ではカラーページ部分で一部見づらい場合があります。 少しずつ・繰り返し・ていねいに積み上げるスッキリ流解説で 実践的なスキルが必ず身に付く魔法の書 機械学習の世界は、数学理論、モデル、ライブラリ、プログラミングなど、学ぶべき分野が多岐に及びます。 各分野は1つでさえ十分奥深く、初学者にとっては「何を」「どこから」「どのように」「どこまで」学べば、データサイエンティストへの一歩を踏み出せるのかわからず、途方に暮れてしまうことも少なくありません。 本書は、この広大な世界に対して、真正面から、しかしスムーズかつスッキリと学び進めていただくための入門書です。 各工程やツールを個別・独立してバラバラに学ぶのではなく、データ分析の「全体の流れ」を繰り返し体験することで、機械学習の全体像と本質が自然と体に染みこむよう構成されています。 しかも単に繰り返すのではなく、最初はシンプルでやさしい題材からはじめ、以後、さまざまに角度を変えながら、段階的に高度な内容に挑戦するため、最終的には、中級者にステップアップするための応用術も身に付けられるでしょう。 もちろん、シリーズで好評の「エラー解決・虎の巻」も収録していますので、途中でつまずいても安心です。 機械学習の楽しさ、奥深さをじっくり学び、新しい未来への道を拓いてみませんか。画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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PC・IT図解 機械学習の技術としくみ [ 金城俊哉 ]PC・IT図解 機械学習の技術としくみ [ 金城俊哉 ]2,090送料無料
発売日
2023/09/26
商品説明
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 金城俊哉 秀和システムピーシーアイティーズカイキカイガクシュウノギジュツトシクミ キンジョウトシヤ 発行年月:2023年09月26日 ページ数:304p サイズ:単行本 ISBN:9784798066875 01 機械学習の基礎/02 機械学習のプロセス/03 回帰モデルによる予測/04 サポートベクターマシン(SVM)/05 決定木とアンサンブル学習/06 ディープラーニング/07 教師なし学習/08 生成型学習/A 資料 エンジニア標準。線形回帰から深層学習(MLP/CNN)生成AI(敵対的生成ネットワーク)など、機械学習プログラミングの実際を視覚化!Pythonによる機械学習基礎講座。全部入り図解。 本 パソコン・システム開発 その他
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【送料無料】機械学習 ベイズと最適化の観点から/Sergios Theodoridis/著 岩野和生/監訳 中島秀之/監訳 石川達也/訳 上田修功/訳 浦本直彦/訳 岡本青史/訳 奥野貴之/訳 鹿島久嗣/訳 澤田【送料無料】機械学習 ベイズと最適化の観点から/Sergios Theodoridis/著 岩野和生/監訳 中島秀之/監訳 石川達也/訳 上田修功/訳 浦本直彦/訳 岡本青史/訳 奥野貴之/訳 鹿島久嗣/訳 澤田16,500
共立出版 共立出版 機械学習 1069P 27cm キカイ ガクシユウ ベイズ ト サイテキカ ノ カンテン カラ テオドリデイス,セルジオス THEODORIDIS,SERGIOS イワノ,カズオ ナカシマ,ヒデユキ イシカワ,タツヤ ウエダ,ナオノリ ウラモト,ナオヒコ オカモト,セイシ オクノ,タカユキ カシマ,ヒサシ サワダ,ヒロシ ナカムラ,フサシ ミナミ,エ
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機械学習のための数学 [ 飯塚 秀明 ]機械学習のための数学 [ 飯塚 秀明 ]3,520送料無料
発売日
2024/08/07
商品説明
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 飯塚 秀明 コロナ社キカイガクシュウノタメノスウガク イイヅカ ヒデアキ 発行年月:2024年08月07日 予約締切日:2024年08月06日 ページ数:240p サイズ:単行本 ISBN:9784339061321 飯塚秀明(イイズカヒデアキ) 2005年東京工業大学大学院情報理工学研究科博士後期課程修了(数理・計算科学専攻)。博士(理学)。東京工業大学大学院補佐員。2019年明治大学理工学部教授。現在に至る(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 1 論理/2 集合/3 ユークリッド空間/4 線形代数/5 微分積分/6 確率・統計/7 機械学習と最適化 本 科学・技術 数学
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機械学習 1. 入門的基礎/パラメトリックモデル [ 岡留 剛 ]機械学習 1. 入門的基礎/パラメトリックモデル [ 岡留 剛 ]2,420送料無料
発売日
2022/08/26
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【楽天ブックスならいつでも送料無料】 岡留 剛 共立出版キカイガクシュウイチニュウモンテキキソパラメトリックモデル オカドメ タケシ 発行年月:2022年08月26日 予約締切日:2022年08月25日 ページ数:228p サイズ:単行本 ISBN:9784320124882 岡留剛(オカドメタケシ) 1988年東京大学大学院理学系研究科情報科学専攻博士後期課程修了。現在、関西学院大学工学部教授(人工知能研究センター長)、博士(理学)。専門は情報科学(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 第1部 入門的基礎(機械学習入門)/第2部 パラメトリックモデル(確率密度関数の推定:パラメトリック/線形回帰/一般化線形モデルによる分類/ニューラルネットワーク:非線形パラメトリックモデル/第2部の付録) 本 パソコン・システム開発 その他
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信頼性の高い機械学習 SRE原則を活用したMLOps [ Cathy Chen ]信頼性の高い機械学習 SRE原則を活用したMLOps [ Cathy Chen ]4,950送料無料
発売日
2024/10/23
商品説明
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 SRE原則を活用したMLOps Cathy Chen Niall Richard Murphy オライリー・ジャパンシンライセイノタカイキカイガクシュウ キャシー チェン ニール リチャード マーフィー 発行年月:2024年10月23日 予約締切日:2024年10月22日 ページ数:388p サイズ:単行本 ISBN:9784814400768 はじめに/データマネジメント/MLモデルの基礎/特徴量と訓練データ/モデルの確実性と品質の評価/公正さ、プライバシー、倫理的なMLシステム/MLモデル訓練システム/サービス運用/モデルの監視と可観測性/継続的なML/障害対応/製品とMLの関わり方/MLの組織への統合/実践的なML組織の事例/ケーススタディ:MLOpsの実践 本書では、ソフトウェアシステムの信頼性と安定性を保つことに優れたアプローチであるSRE(サイトリライアビリティエンジニアリング)の原則を適用し、信頼性が高く、効果的で、責任のある機械学習システムを構築し運用するための方法を紹介します。毛糸を販売している仮想のオンラインストア「yarnit.ai」を例に用いつつ、本番環境でのモデルモニタリングの方法から、製品開発組織で調整されたモデル開発チームを運営する方法まで解説します。最後の15章では、MLOpsから見た特定の問題や課題を6つのケーススタディとともに紹介しています。また、データを正しく責任を持って扱うこと、信頼できるモデルを構築すること、運用環境へのスムーズな(そして可逆的な)道筋を確保すること、更新の安全性、コスト、パフォーマンス、ビジネス目標、組織構造に関する懸念など、あまり論じられてこなかった機械学習のライフサイクル全体における諸側面に焦点を当てています。SREの視点から信頼性の高い機械学習システム運用を学ぶ1冊です。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他
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いちばんやさしいPython機械学習の教本 第2版 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ (「いちばんやさしい教本」シリーズ) [ 鈴木たかのり ]いちばんやさしいPython機械学習の教本 第2版 人気講師が教える業務で役立つ実践ノウハウ (「いちばんやさしい教本」シリーズ) [ 鈴木たかのり ]2,860送料無料
発売日
2023/02/22
商品説明
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 「いちばんやさしい教本」シリーズ 鈴木たかのり 降籏洋行 インプレスイチバンヤサシイパイソンキカイガクシュウノキョウホンダイニハンニンキコウシガオシエルギョウムデヤクダツジッセンノウハウ スズキタカノリ フリハタヒロユキ 発行年月:2023年02月22日 ページ数:304p サイズ:単行本 ISBN:9784295016076 鈴木たかのり(スズキタカノリ) 株式会社ビープラウド取締役/Python Climber。社内ではプロジェクトマネジメントをしつつ、Python研修の講師や開発のコンサルティングなどもしている。一般社団法人PyCon JP Association副代表理事 降籏洋行(フリハタヒロユキ) 株式会社ビープラウドApplication Developer。SIer、ベンチャー企業を経て2015年よりビープラウド社に所属。主にWebシステムの開発に従事。Python研修の講師も務めている 平井孝幸(ヒライタカユキ) 株式会社ビープラウドApplication Developer。携帯電話向けサービス開発企業などを経て2015年よりビープラウド社に所属。機械学習システムやWebシステム設計と開発、インフラの整備などに従事(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 1 機械学習について知ろう/2 機械学習の開発環境を準備しよう/3 スクレイピングでデータを収集しよう/4 日本語の文章を生成しよう/5 手書きの文字を認識しよう/6 表形式のデータを前処理しよう/7 データを予測する回帰分析を学ぼう/8 機械学習の次のステップ 機械学習の仕組みから周辺技術まで、豊富な図解と実践的なサンプルで学べます。botに機能を追加しながら進むため、機械学習の基礎を楽しく学べます。勘違いしやすい箇所は講師がフォロー。ワークショップ感覚で読み進められます。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他
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転移学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) [ 松井 孝太 ]転移学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) [ 松井 孝太 ]3,740送料無料
発売日
2024/04/11
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【楽天ブックスならいつでも送料無料】 機械学習プロフェッショナルシリーズ 松井 孝太 熊谷 亘 講談社テンイガクシュウ マツイ コウタ クマガイ ワタル 発行年月:2024年04月11日 予約締切日:2024年04月10日 ページ数:416p サイズ:全集・双書 ISBN:9784065332931 松井孝太(マツイコウタ) 博士(情報科学)。2014年名古屋大学大学院情報科学研究科博士課程後期課程単位取得退学。現在、名古屋大学大学院医学系研究科講師。株式会社KDDI総合研究所招聘研究員 熊谷亘(クマガイワタル) 博士(情報科学)。2013年東北大学大学院情報科学研究科博士後期課程修了。現在、東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻特任助教(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 第1部 転移学習への導入(機械学習から転移学習へ/転移学習の基本概念)/第2部 転移学習の基礎(ドメイン適応の理論/データに基づくドメイン適応の基礎/データに基づくドメイン適応の展開/事前学習済みモデル)/第3部 転移学習の展開(知識蒸留/マルチタスク学習/メタ学習/少数ショット学習/ドメイン汎化/継続学習/強化学習における転移学習)/付録A 深層ニューラルネットワークと生成モデルの基礎 まさにバイブル!!基本概念から、ドメイン適応、事前学習済みモデル、知識蒸留、マルチタスク学習、メタ学習、継続学習などをていねいに解説。成功のカギがここにある! 本 パソコン・システム開発 その他
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Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く (impress top gear) [ Aleksander Molak ]Pythonライブラリによる因果推論・因果探索[概念と実践] 因果機械学習の鍵を解く (impress top gear) [ Aleksander Molak ]4,510送料無料
発売日
2024/08/20
商品説明
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 impress top gear Aleksander Molak 株式会社クイープ インプレスパイソンライブラリニヨルインガスイロンインガタンサク ガイネントジッセン インガキカイガクシュウノカギヲトク アレクサンダーモラク カブシキガイシャクイープ 発行年月:2024年08月20日 予約締切日:2024年08月19日 ページ数:416p サイズ:単行本 ISBN:9784295019909 モラク,アレクサンダー(Molak,Aleksander) 独立系の機械学習研究者兼コンサルタント。フォーチュン100や500などの企業に対して、大規模な機械学習システムの構築と設計を支援。企業と機械学習の実践者のために因果関係を普及させることを使命とし、多数の書籍の執筆や講演を行う。企業チーム向けの機械学習トレーニングのプロバイダーLespire.ioの共同設立者でもある(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 1 速習:因果関係(因果関係に取り組む理由:機械学習があるのに?/ジューディア・パールと因果のはしご/回帰、観測、介入 ほか)/2 因果推論(ノード、エッジ、統計学的な独立と従属/4ステップの因果推論プロセス/因果モデルー仮定と課題 ほか)/3 因果探索(因果グラフをいただけますかー因果関係の知識源/因果探索と機械学習ー仮定から応用まで/因果探索と機械学習ー高度なディープラーニングとその先へ ほか) 本書は、DoWhyやEconMLなど、Python因果ライブラリのさまざまな手法をまとめた包括的なガイドブック。パート1では、関連・介入・反事実、構造的因果モデルなど、因果推論を構成する基本概念のほか、グラフ表現を中心に解説します。パート2では、因果推論プロセスの4ステップ(モデルの定義、エスティマンドの特定、推定量の算出、検証)を紹介するほか、機械学習モデルも利用して因果効果を推定する手法を説明。さらに、ディープラーニングやTransformerを利用した方法も見ていきます。パート3では、因果探索に焦点を当てていきます。PythonパッケージのgCastleによる手法、ディープラーニング因果フレームワークDECIなどを紹介します。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 IT・eコマース 科学・技術 数学
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生命情報処理における機械学習 多重検定と推定量設計【電子書籍】[ 瀬々潤 ]生命情報処理における機械学習 多重検定と推定量設計【電子書籍】[ 瀬々潤 ]1,540送料無料
【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める!】 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 機械学習に携わる技術者向け。必要な生命科学の基礎を述べ、遺伝子解析に使われる多重検定を解説する。また、複数の具体例を通して推定量を設計する方法を紹介した。大規模データを生命科学の発見につなげる道筋がわかる。画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋 (KS情報科学専門書) [ 杉山 阿聖 ]事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋 (KS情報科学専門書) [ 杉山 阿聖 ]3,300送料無料
発売日
2024/09/30
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【楽天ブックスならいつでも送料無料】 KS情報科学専門書 杉山 阿聖 太田 満久 講談社ジレイデワカルエムエルオプス キカイガクシュウノセイカヲスケールサセルショホウセン スギヤマ アセイ オオタ ミツヒサ 発行年月:2024年09月30日 予約締切日:2024年09月29日 ページ数:272p サイズ:単行本 ISBN:9784065369562 杉山阿聖(スギヤマアセイ) 株式会社Citadel AI所属。これまでに機械学習パイプラインの構築など、機械学習の実用化に取り組む。Google Cloud Champion Innovator(Cloud AI/ML) 太田満久(オオタミツヒサ) 医療系スタートアップのUbie株式会社の機械学習エンジニア。京都大学で博士(理学)を取得後、データ分析専業の大手であるブレインパットにエンジニアとして入社。最高データ技術責任者として、多くの機械学習プロジェクトをリードした後現職に至る。Google Developers Expert(Machine Learning)。Google Cloud Champion Innovator(Cloud AI/ML) 久井裕貴(ヒサイユウキ) 株式会社マネーフォワード所属。前職では、金融機関においてデータサイエンティストとして、スコアリングモデル開発などのデータ活用および機械学習モデル開発に従事。2019年マネーフォワードに入社し、研究員としてLab本部に所属。to B、to C両面のサービスにおける機械学習モデル活用を推進している(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 第1部 MLOpsの背景と全体像(MLOpsとは/MLOpsを実現する技術/MLOpsを支えるプロセス・文化)/第2部 MLOpsの実践事例と処方箋(DeNAにおける機械学習プロジェクトの進め方/少人数で迅速に実現するーコンテンツレコメンドにおけるMLOps/顧客ごとに複数機械学習モデルを出し分ける学習と推論のアーキテクチャ/機械学習パイプライン構築事例から見る技術選定/事故を減らすための機械学習モデル適用の工夫 ほか) 本 パソコン・システム開発 その他
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因果推論 ー基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチー【電子書籍】[ 金本拓 ]因果推論 ー基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチー【電子書籍】[ 金本拓 ]4,620送料無料
【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める!】 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 実践的な意思決定力を身につける! Pythonと因果推論でデータ分析の壁を乗り越える! 本書では因果推論の活用を通じて、効果検証や相関と因果関係の違いといった、データ分析の現場でよくある問題を解決する方法を紹介します。 さらに、因果推論の基礎から、機械学習や時系列解析との組み合わせ、さらに因果探索まで学習することにより、因果推論を軸として幅広い問題に対応可能になります。これにより、データ活用の価値を高められます。 本書では、具体的な事例や豊富な図を用いて、因果推論の基本的な概念や手法を分かりやすく解説します。また、Pythonコードを用いた実装を通じて、因果推論を実務に応用するスキルを身につけることができます。 本書の特徴 ・実践的な学習と活用 因果推論の基礎だけでなく、ビジネスケースでの活用方法まで、分析手法や企業での活用例の解説をし、Pythonコードを用いた実装を通じてデータ分析のスキルを深めます。 ・直感的な理解のための全体像の把握と図解 因果推論、機械学習、時系列解析を図で構造的に解説します。 ・意思決定のためのガイドライン 最適な分析を行い、より良い意思決定に導くための具体的なガイドラインを提供し、データドリブンな意思決定を支援します。 はじめに 第1章 因果の探求から社会実装 第2章 因果推論の基礎 第3章 基本的な因果推論手法 第4章 因果推論高度化のための機械学習 第5章 因果推論と機械学習の融合 第6章 感度分析 第7章 因果推論のための時系列解析 第8章 因果構造をデータから推定する因果探索画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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ウェブデータの機械学習【電子書籍】[ 岡崎直観 ]ウェブデータの機械学習【電子書籍】[ 岡崎直観 ]1,540送料無料
【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める!】 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 「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、検索結果の順序学習を重点的に解説。・話題を瞬時に発見するバースト検出やウェブのリンク解析も紹介。画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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現場のPython──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで【電子書籍】[ 株式会社ビープラウド ]現場のPython──Webシステム開発から、機械学習・データ分析まで【電子書籍】[ 株式会社ビープラウド ]3,520送料無料
【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める!】 ◆入門を超えて、実践へ◆ 『WEB+DB PRESS』の人気連載が待望の書籍化です。Webシステム開発から機械学習・データ分析まで、現場で使えるPythonのノウハウが1冊にまとまっています。取り上げる話題は、環境構築、コード品質、テスト、構造化ログ、リリース管理、Django、Django REST framework、GraphQL、Fast API、Django ORM、データサイエンスプログラムの品質、データ分析レポート、pandasのパフォーマンス改善、JanomeとSudachiPyによる日本語処理、pandasやNumPyによるテスト、数理最適化などなど。今日から仕事で活かせるヒントやテクニックがきっと見つかるです。 ■こんな方におすすめ ・脱初心者を目指す方 ・Pythonの入門を終えた中級者の方 ・すでに趣味の開発ではPythonを使っており、実務レベルにステップアップしたい方 ・Pythonがソフトウェア開発の業務にどのように使えるのかを知りたい方 ・経験2、3年目で基本的なコードを書けるようになっているが、その先に進む方法がわからない方 ・エキスパートな内容は難しいと感じるが、入門よりは難しい内容を知りたい方 ■目次 第1部 基礎編 第1章 最新Python環境構築 シンプルでコーディングしやすい環境を整える 第2章 型ヒントとmypyによるコード品質の向上 型チェックの基本から、既存コードの改善プロセスまで 第3章 pytestを使って品質の高いテストを書く parametrize・フィクスチャ・pytest-covの活用 第4章 structlogで効率的に構造化ログを出力 横断的に検索や解析のしやすいログのしくみを整えよう 第5章 リリースを管理して開発効率を高める towncrierとGitHub Actionsによるリリースの自動化 第2部 Webシステム開発編 第6章 Djangoアプリケーションの品質を高める 単体テストと運用時の監視 第7章 DjangoでAPI開発 初めてのDjango REST framework 第8章 Django×StrawberryによるGraphQL入門 GraphQLの基礎から実際のプロダクトへの導入まで 第9章 FastAPIによるWeb API開発 型ヒントを活用したAPI仕様中心の開発手法 第10章 Django ORMの速度改善 クエリ発行の基礎、計測、チューニング 第11章 Django ORMトラブルシューティング ORMにまつわる問題を解決するための型を身に付けよう 第3部 機械学習・データ分析編 第12章 データサイエンスプログラムの品質改善 5つのステップで製品レベルの品質へ 第13章 データ分析レポートの作成 JupyterLab+pandas+Plotlyでインタラクティブに 第14章 pandasを使った処理を遅くしないテクニック 4つの視点でパフォーマンス改善 第15章 JanomeとSudachiPyによる日本語処理 フリガナプログラム作成で学ぶ自然言語処理の流れ 第16章 データサイエンスのためのテスト入門 pandasやNumPyのテスト機能を使って快適に実験 第17章 Pythonで始める数理最適化 看護師のスケジュール作成で基本をマスター ■著者プロフィール 株式会社ビープラウド:2008年にPythonを主言語として採用し、Pythonを中核にインターネットプラットフォームを活用したシステムの自社開発・受託開発を行う。優秀なPythonエンジニアがより力を発揮できる環境作りに努め、Pythonに特化したオンライン学習サービス「PyQ」、システム開発者向けクラウドドキュメントサービス「TRACERY」、研修事業などを通して技術・ノウハウを発信する。また、IT勉強会支援プラットフォーム「connpass」の開発・運営や勉強会「BPStudy」の主催など、コミュニティ活動にも積極的に取り組む。著書・監修書は『いちばんやさしいPythonの教本 第2版』(インプレス)など多数。www.beproud.jp/ altnight(あるとないと):ビープラウド所属。Web 2.0でなんやかんやした結果、現在は業務でWebアプリケーションを開発している。X:@altnight 石上 晋(いしがみ すすむ):ビープラウド所属。System Creator。業務ではWeb案件、データサイエンス案件の要件定義、開発、ディレクションを担当。共著書に『Pythonでチャレンジするプログラミング入門』(技術評論社)。メイドさんが好き。趣味は歩き旅。X:@susumuis delhi09(でりーぜろきゅう):ビープラウド所属。バックエンドエンジニア。前職でJavaの大規模システムに関わった後、現職ではPython×Djangoで中小規模の開発案件に複数関わる。設計の話が好き。 鈴木 たかのり(すずき たかのり):ビープラウド所属。現在の主な活動は一般社団法人PyCon JP Association 代表理事、PyCon JP 2024共同座長など。共著書に『Python実践レシピ』(技術評論社)などがある。フェレットとビールとレゴが好き。趣味は吹奏楽(トランペット)とボルダリング。X:@takanory slides.takanory.net 斎藤 努(さいとう つとむ):東京工業大学大学院理工学研究科情報科学専攻修士課程修了。株式会社ビープラウドにてPyQや数理最適化案件などを担当。技術士(情報工学)。画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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機械学習のための連続最適化【電子書籍】[ 金森敬文 ]機械学習のための連続最適化【電子書籍】[ 金森敬文 ]2,772送料無料
【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める!】 ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 最小の努力で、最大の学びがここにある!・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。・おだやかではない。かつてこれほどの教科書があっただろうか。画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。
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スッキリわかるPythonによる機械学習入門 第2版 (スッキリわかる入門シリーズ) [ 須藤 秋良 ]スッキリわかるPythonによる機械学習入門 第2版 (スッキリわかる入門シリーズ) [ 須藤 秋良 ]3,300送料無料
発売日
2024/12/04
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【楽天ブックスならいつでも送料無料】 スッキリわかる入門シリーズ 須藤 秋良 株式会社フレアリンク インプレススッキリワカルパイソンニヨルキカイガクシュウニュウモンダイニハン スドウアキヨシ カブシキガイシャフレアリンク 発行年月:2024年12月04日 予約締切日:2024年12月03日 ページ数:664p サイズ:単行本 ISBN:9784295020608 須藤秋良(ストウアキヨシ) 株式会社フレアリンクCDSO(chief data science officer)。教育業界のデータ解析や医学研究の統計解析コンサルティングなどを行い、最近ではDjangoやRailsを利用した機械学習Webアプリの開発といったエンジニア業務も務める。また、これら業務の知見を活かし、データサイエンス系セミナーの研修講師も務め、これまで担当した研修受講者は総数3000名を超える(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) Python基本文法の復習/第1部 ようこそ機械学習の世界へ(AIと機械学習/機械学習に必要な基礎統計学/機械学習によるデータ分析の流れ/機械学習の体験)/第2部 教師あり学習の理解を深めよう(分類1:アヤメの判別/回帰1:映画の興行収入の予測/分類2:客船沈没事故での生存予測/回帰2:住宅の平均価格の予測/教師あり学習の総合演習)/第3部 中級者への最初の1歩を踏み出そう(より実践的な前処理/さまざまな教師あり学習:回帰/さまざまな教師あり学習:分類 ほか)/付録 読者が一歩ずつ確実に学習を進めていけるよう、さまざまなデータを利用して、反復練習を行える構成となっています。本書を読了すると、表データなら「基本的な機械学習によるデータ分析」を「自分1人の力」で行える力が身に付きます。ひたすら数式を並べたり、Pythonライブラリのさまざまな使い方を単純に一覧で紹介するといった解説は行っていません。データ分析のストーリーの中で、必要なタイミングで必要な分析手法を都度紹介しています。復習用には、学習項目の一覧やライブラリの構文一覧も別途用意しています。本書では、初心者が陥りがちなミスとその解決策を「エラー解決・虎の巻」として巻末にまとめているので、独学でも安心して学べます。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他 ビジネス・経済・就職 IT・eコマース
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直感でわかる!Excelで機械学習 [ 堅田洋資 ]直感でわかる!Excelで機械学習 [ 堅田洋資 ]2,420送料無料
【楽天ブックスならいつでも送料無料】 堅田洋資 福澤彰吾 インプレスチョッカン デ ワカル エクセル デ キカイ ガクシュウ カタダ,ヨウスケ フクザワ,ショウゴ 発行年月:2019年12月 予約締切日:2019年10月23日 ページ数:229p サイズ:単行本 ISBN:9784295007845 第1部 ビジネス活用への第一歩(機械学習のイメージをつかむための基本と道具/機械学習のビジネス活用事例を知ろう)/第2部 Excelでアルゴリズムの仕組みをとらえよう(価格や売上を予測するアルゴリズム“線形回帰モデル”/YesかNoかー2値を予測しよう“ロジスティック回帰モデル”/グループに分けてとらえよう“クラスタリング”/余分な情報を削ぎ落とそう“次元削減”/予測ルールを自動生成しよう“決定木”/高度な機械学習アルゴリズムを理解しよう) 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。Excel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。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 アプリケーション EXCEL パソコン・システム開発 その他
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Pythonによるデータマイニングと機械学習 [ 藤野 巌 ]Pythonによるデータマイニングと機械学習 [ 藤野 巌 ]3,520送料無料
発売日
2019/08/24
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【楽天ブックスならいつでも送料無料】 藤野 巌 オーム社パイソンニヨルデータマイニングトキカイガクシュウ フジノ イワオ 発行年月:2019年08月24日 予約締切日:2019年08月23日 ページ数:272p サイズ:単行本 ISBN:9784274224126 藤野巖(フジノイワオ) 博士(工学)。東海大学情報通信学部通信ネットワーク工学科教授。1991年東海大学大学院工学研究科博士課程修了。1994年〜東海大学短期大学部電気通信工学科講師、准教授、教授。2008年より現職。2004年イギリス・サウサンプトン大学客員教授。2016年フランス海軍アカデミー招聘研究員(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 準備編(データマイニングと機械学習/Python速習(基本編)/Python速習(応用編))/基礎編(回帰分析/階層型クラスタリング/非階層型クラスタリング ほか)/実践編(時系列数値データの予測/日経平均株価の予測/テキストデータマイニング ほか) 本 パソコン・システム開発 その他
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化学・化学工学のための実践データサイエンス Pythonによるデータ解析・機械学習 [ 金子 弘昌 ]化学・化学工学のための実践データサイエンス Pythonによるデータ解析・機械学習 [ 金子 弘昌 ]3,300送料無料
発売日
2022/10/05
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【楽天ブックスならいつでも送料無料】 Pythonによるデータ解析・機械学習 金子 弘昌 朝倉書店カガクカガクコウガクノタメノジッセンデータサイエンス カネコ ヒロマサ 発行年月:2022年10月05日 予約締切日:2022年10月04日 ページ数:192p サイズ:単行本 ISBN:9784254250473 本 科学・技術 工学 その他
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動かして学ぶAI・機械学習の基礎 TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ [ Laurence Moroney ]動かして学ぶAI・機械学習の基礎 TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ [ Laurence Moroney ]3,960送料無料
発売日
2022/06/03
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【楽天ブックスならいつでも送料無料】 TensorFlowによるコンピュータビジョン、自然言語処理、時系列データの予測とデプロイ Laurence Moroney 菊池 彰 オライリー・ジャパンウゴカシテマナブエーアイキカイガクシュウノキソ ローレンス モロニー キクチ アキラ 発行年月:2022年06月03日 予約締切日:2022年06月02日 ページ数:384p サイズ:単行本 ISBN:9784873119809 第1部 モデルの構築(TensorFlowの概要/コンピュータビジョン入門/基礎からの発展:画像の特徴量検出/TensorFlow Datasetsを使った公開データセットの利用/自然言語処理入門 ほか)/第2部 モデルの使用(TensorFlow Liteの紹介/AndroidアプリでTensorFlow Lite/iOSアプリでTensorFlow Lite/TensorFlow.jsの紹介/TensorFlow.jsによるコンピュータビジョンのためのコーティング技法 ほか) 人工知能研究の第一人者であるAndrew Ngとともに、TensorFlowの開発と普及に尽力し、Coursera教材を共同で作成したり、人気の高い講座をいくつも担当するなど、機械学習の教育に長年携わってきた著者による、とてもわかりやすい実践的な入門書です。AIや機械学習の初学者がゼロから学んでいけるように、コードをステップバイステップで解説し、Google Colabで実際に動かしながら理解を深める実践的なアプローチを取っています。Web、モバイル、クラウド、組み込み向けの豊富な具体例を通して、TensorFlowの基本知識、モデル構築の勘所、画像からの特徴量検出、自然言語処理、公開データの活用、モデルを使用するAndroidやiOSアプリの作成、Webおよびクラウド上へのモデルのデプロイといった実践的な知識とテクニックを習得することができます。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他
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マテリアルズ・インフォマティクス2-機械学習を活用したマテリアルDX超入門ー [ 岩崎 悠真 ]マテリアルズ・インフォマティクス2-機械学習を活用したマテリアルDX超入門ー [ 岩崎 悠真 ]2,640送料無料
発売日
2022/03/19
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【楽天ブックスならいつでも送料無料】 岩崎 悠真 日刊工業新聞社マテリアルズインフォマティクスツー キカイガクシュウヲカツヨウシタマテリアルディーエックスチョウニュウモン イワサキユウマ 発行年月:2022年03月19日 予約締切日:2022年03月18日 ページ数:168p サイズ:単行本 ISBN:9784526081927 岩崎悠真(イワサキユウマ) 物質・材料研究機構(NIMS)主任研究員。1986年静岡県清水市生まれ。2005年静岡県立清水東高等学校卒業。2009年千葉大学理学部物理学専攻卒業。2011年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修了。2011年NEC中央研究所入社。2015年メリーランド大学客員研究員。2017年JSTーさきがけ『マテリアルズインフォ』研究員。2019年産業技術総合研究所(AIST)特専研究員。2020年社会人博士号取得。2021年物質・材料研究機構(NIMS)主任研究員。2021年東京大学Beyond AI研究所客員研究員。2021年JSTーCREST『未踏物質探索』研究代表者(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです) 第1章 4つのインフォマティクス(マテインフォ・プロセスインフォ・計測インフォ・物理インフォ/マテリアルズ・インフォマティクス(マテインフォ) ほか)/第2章 よく起こるシチュエーションとその解決策(探索繁囲が広い場合は?ーバーチャルスクリーニングとアクティブラーニング/目的変数が複数ある場合は?ー多目的最適化 ほか)/第3章 インプットデータの種類とその活用方法(数値や文字列データ/曲線データ ほか)/第4章 材料開発の事例紹介(ベイズ最適化を用いて高磁化合金材料を開発する研究/ベイズ最適化とパレート最適を用いて、ホイスラー合金材料を探索する研究 ほか) マテリアルズ・インフォマティクス、計測インフォマティクス、プロセス・インフォマティクス、物理インフォマティクス。4つのインフォマティクスどう使う?いろんな種類のデータどう活用する? 本 科学・技術 工学 その他
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確率的機械学習 入門編2/ケヴィン・P.マーフィー/持橋大地/鈴木大慈確率的機械学習 入門編2/ケヴィン・P.マーフィー/持橋大地/鈴木大慈8,250送料無料
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著:ケヴィン・P.マーフィー 監訳:持橋大地 監訳:鈴木大慈出版社:朝倉書店発売日:2025年11月キーワード:確率的機械学習入門編2ケヴィン・P.マーフィー持橋大地鈴木大慈 かくりつてききかいがくしゆうにゆうもんへんー2ひせ カクリツテキキカイガクシユウニユウモンヘンー2ヒセ ま-ふい- けヴいん P. M マ-フイ- ケヴイン P. M
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確率的機械学習 入門編1/ケヴィン・P.マーフィー/持橋大地/鈴木大慈確率的機械学習 入門編1/ケヴィン・P.マーフィー/持橋大地/鈴木大慈8,250送料無料
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著:ケヴィン・P.マーフィー 監訳:持橋大地 監訳:鈴木大慈出版社:朝倉書店発売日:2025年11月キーワード:確率的機械学習入門編1ケヴィン・P.マーフィー持橋大地鈴木大慈 かくりつてききかいがくしゆうにゆうもんへんー1きそ カクリツテキキカイガクシユウニユウモンヘンー1キソ ま-ふい- けヴいん P. M マ-フイ- ケヴイン P. M
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確率的機械学習 入門編 2 / ケヴィン・P・マーフ確率的機械学習 入門編 2 / ケヴィン・P・マーフ8,250送料無料
基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト。基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト.IとIIの2分冊.第II巻では深層ニューラルネットワークなどの非線形モデルを扱う。【主な目次】第III部 深層ニューラルネットワーク13 構造化データのためのニューラルネットワーク14 画像のためのニューラルネットワーク15ニューラルネットワークによる系列データの処理第IV部 ノンパラメトリックモデル16 事例ベースモデル17 カーネル法*18 木,森,バギング,ブースティング第V部 教師あり学習を超えて19 より少ないラベルありデータからの学習20 次元削減21 クラスタリング22 推薦システム23 グラフ埋め込みケヴィン・P・マーフ朝倉書店2025年11月カクリツテキキカイガクシユウニユウモンヘン2ケヴインPマ-フイ-/
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Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践/SebastianRaschka/VahidMirjaliliPython機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践/SebastianRaschka/VahidMirjalili4,400送料無料レビューを見る
著:SebastianRaschka 著:VahidMirjalili 訳:クイープ出版社:インプレス発売日:2020年10月シリーズ名等:impress top gearキーワード:Python機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践SebastianRaschkaVahidMirjaliliクイープ ぱいそんきかいがくしゆうぷろぐらみんぐPYTHON パイソンキカイガクシユウプログラミングPYTHON らしゆか せばすちやん RAS ラシユカ セバスチヤン RAS
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PYTHOnではじめる機械学習/荒木雅弘PYTHOnではじめる機械学習/荒木雅弘3,960送料無料
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著:荒木雅弘出版社:森北出版発売日:2025年11月キーワード:PYTHOnではじめる機械学習荒木雅弘 ぱいそんではじめるきかいがくしゆうPYTHON/で パイソンデハジメルキカイガクシユウPYTHON/デ あらき まさひろ アラキ マサヒロ
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対称性と機械学習/岡野原大輔対称性と機械学習/岡野原大輔4,400送料無料
著:岡野原大輔出版社:岩波書店発売日:2025年09月キーワード:対称性と機械学習岡野原大輔 たいしようせいときかいがくしゆう タイシヨウセイトキカイガクシユウ おかのはら だいすけ オカノハラ ダイスケ
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対称性と機械学習/岡野原大輔対称性と機械学習/岡野原大輔4,400送料無料
著:岡野原大輔出版社:岩波書店発売日:2025年09月キーワード:対称性と機械学習岡野原大輔 たいしようせいときかいがくしゆう タイシヨウセイトキカイガクシユウ おかのはら だいすけ オカノハラ ダイスケ
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Pythonではじめる機械学習Pythonではじめる機械学習3,960送料無料
発売日
2025/11/29
商品説明
著者:荒木雅弘出版社:森北出版
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機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書/山口達輝/松田洋之機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書/山口達輝/松田洋之2,178送料無料
著:山口達輝 著:松田洋之出版社:技術評論社発売日:2019年09月シリーズ名等:図解即戦力:豊富な図解と丁寧な解説で、知識0でもわかりやすい!キーワード:機械学習&ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書山口達輝松田洋之 きかいがくしゆうあんどでいーぷらーにんぐのしくみ キカイガクシユウアンドデイープラーニングノシクミ やまぐち たつき まつだ ひろ ヤマグチ タツキ マツダ ヒロ
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対称性と機械学習対称性と機械学習4,400送料無料
発売日
2025/09/19
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著者:岡野原 大輔【著】出版社:岩波書店
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PYTHOnではじめる機械学習/荒木雅弘PYTHOnではじめる機械学習/荒木雅弘3,960送料無料
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確率的機械学習 入門編1/ケヴィン・P.マーフィー/持橋大地/鈴木大慈確率的機械学習 入門編1/ケヴィン・P.マーフィー/持橋大地/鈴木大慈8,250送料無料
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著:ケヴィン・P.マーフィー 監訳:持橋大地 監訳:鈴木大慈出版社:朝倉書店発売日:2025年11月キーワード:確率的機械学習入門編1ケヴィン・P.マーフィー持橋大地鈴木大慈 かくりつてききかいがくしゆうにゆうもんへんー1きそ カクリツテキキカイガクシユウニユウモンヘンー1キソ ま-ふい- けヴいん P. M マ-フイ- ケヴイン P. M
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対称性と機械学習/岡野原大輔対称性と機械学習/岡野原大輔4,400送料無料
出版社名:岩波書店著者名:岡野原大輔発行年月:2025年09月キーワード:タイショウセイ ト キカイ ガクシュウ、オカノハラ,ダイスケ
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機械学習 ベイズと最適化の観点から/SergiosTheodoridis/岩野和生/中島秀之機械学習 ベイズと最適化の観点から/SergiosTheodoridis/岩野和生/中島秀之16,500送料無料
著:SergiosTheodoridis 監訳:岩野和生 監訳:中島秀之出版社:共立出版発売日:2022年12月キーワード:機械学習ベイズと最適化の観点からSergiosTheodoridis岩野和生中島秀之 きかいがくしゆうべいずとさいてきかのかんてん キカイガクシユウベイズトサイテキカノカンテン ておどりでいす せるじおす T テオドリデイス セルジオス T
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機械学習アルゴリズム/鈴木顕機械学習アルゴリズム/鈴木顕2,860送料無料
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著:鈴木顕出版社:共立出版発売日:2021年06月シリーズ名等:探検データサイエンスキーワード:機械学習アルゴリズム鈴木顕 きかいがくしゆうあるごりずむたんけんでーたさいえん キカイガクシユウアルゴリズムタンケンデータサイエン すずき あきら スズキ アキラ
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Pythonではじめるベイズ機械学習入門/講談社/森賀新(単行本(ソフトカバー)) 中古Pythonではじめるベイズ機械学習入門/講談社/森賀新(単行本(ソフトカバー)) 中古1,512送料無料
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講談社
商品説明
著者名:森賀新、木田悠歩出版社名:講談社発売日:2022年05月24日商品状態:非常に良い※商品状態詳細は商品説明をご確認ください。
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PYTHOnではじめる機械学習PYTHOnではじめる機械学習3,960
本 ISBN:9784627858619 荒木雅弘/著 出版社:森北出版 出版年月:2025年11月 サイズ:306P 23cm 工学 ≫ 電気電子工学 [ 機械学習・深層学習 ] パイソン デ ハジメル キカイ ガクシユウ PYTHON/デ/ハジメル/キカイ/ガクシユウ 登録日:2025/12/01 ※ページ内の情報は告知なく変更になることがあります。
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実務で役立つログの教科書 基礎知識から収集方法・分析手法・トラブルシューティング・パフォーマンス最適化・機械学習での活用まで/増井敏克実務で役立つログの教科書 基礎知識から収集方法・分析手法・トラブルシューティング・パフォーマンス最適化・機械学習での活用まで/増井敏克2,618送料無料
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著:増井敏克出版社:翔泳社発売日:2025年11月キーワード:実務で役立つログの教科書基礎知識から収集方法・分析手法・トラブルシューティング・パフォーマンス最適化・機械学習での活用まで増井敏克 じつむでやくだつろぐのきようかしよきそ ジツムデヤクダツログノキヨウカシヨキソ ますい としかつ マスイ トシカツ
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機械学習のためのプライバシー保護/J.MorrisChang/DiZhuang/DuminduSamaraweera機械学習のためのプライバシー保護/J.MorrisChang/DiZhuang/DuminduSamaraweera5,170送料無料
著:J.MorrisChang 著:DiZhuang 著:DuminduSamaraweera出版社:共立出版発売日:2025年06月キーワード:機械学習のためのプライバシー保護J.MorrisChangDiZhuangDuminduSamaraweera きかいがくしゆうのためのぷらいばしーほご キカイガクシユウノタメノプライバシーホゴ ちやん J.もりす CHANG チヤン J.モリス CHANG
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岡野原大輔 対称性と機械学習 Book岡野原大輔 対称性と機械学習 Book4,400送料無料
発売日
2025/09/20
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ご注文後のキャンセル・返品は承れません。発売日:2025年09月20日/商品ID:6949657/ジャンル:DOMESTIC BOOKS/フォーマット:Book/構成数:1/レーベル:岩波書店/アーティスト:岡野原大輔/アーティストカナ:オカノハラ ダイスケ/タイトル:対称性と機械学習/タイトルカナ:タイショウセイトキカイガクシュウ
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機械学習のための数学機械学習のための数学6,380送料無料
発売日
2024/11/09
商品説明
著者:ダイゼンロート,マーク・ピーター/ファイサル,A・アルド/オン,チェン・スーン【著】/木下 慶紀【監訳】/仲村 智/吉永 尊洸【訳】出版社:共立出版
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スッキリわかるPythonによる機械学習入門/須藤秋良/フレアリンクスッキリわかるPythonによる機械学習入門/須藤秋良/フレアリンク3,300送料無料
著:須藤秋良 監修:フレアリンク出版社:インプレス発売日:2024年12月キーワード:スッキリわかるPythonによる機械学習入門須藤秋良フレアリンク すつきりわかるぱいそんによるきかいがくしゆう スツキリワカルパイソンニヨルキカイガクシユウ すとう あきよし ふれありんく ストウ アキヨシ フレアリンク
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確率的機械学習 入門編2/ケヴィン・P.マーフィー/持橋大地/鈴木大慈確率的機械学習 入門編2/ケヴィン・P.マーフィー/持橋大地/鈴木大慈8,250送料無料
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著:ケヴィン・P.マーフィー 監訳:持橋大地 監訳:鈴木大慈出版社:朝倉書店発売日:2025年11月キーワード:確率的機械学習入門編2ケヴィン・P.マーフィー持橋大地鈴木大慈 かくりつてききかいがくしゆうにゆうもんへんー2ひせ カクリツテキキカイガクシユウニユウモンヘンー2ヒセ ま-ふい- けヴいん P. M マ-フイ- ケヴイン P. M
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確率的機械学習 入門編 1 / ケヴィン・P・マーフ確率的機械学習 入門編 1 / ケヴィン・P・マーフ8,250送料無料
基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト。Kevin P. Murphy Probabilistic Machine Learning: An Introduction" (MIT Press 2022) の全訳(2分冊)。基礎の数学からスタートし、機械学習の考え方をじっくり理解することができる決定版テキスト。IとIIの2分冊.第I巻では基礎の数理と線形モデルを扱う。【主な目次】1 はじめに第I部 基礎2 単変量の確率モデル3 多変量の確率モデル4 統計学5 決定理論6 情報理論7 線形代数8 最適化第II部 線形モデル9 線形判別分析10 ロジスティック回帰11 線形回帰12 一般化線形モデルケヴィン・P・マーフ朝倉書店2025年11月カクリツテキキカイガクシユウニユウモンヘン1ケヴインPマ-フイ-/
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機械学習を解釈する技術 予測力と説明力を両立する実践テクニック/森下光之助機械学習を解釈する技術 予測力と説明力を両立する実践テクニック/森下光之助2,948送料無料レビューを見る
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著:森下光之助出版社:技術評論社発売日:2021年08月キーワード:機械学習を解釈する技術予測力と説明力を両立する実践テクニック森下光之助 きかいがくしゆうおかいしやくするぎじゆつよそくりよ キカイガクシユウオカイシヤクスルギジユツヨソクリヨ もりした みつのすけ モリシタ ミツノスケ
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因果推論 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ/金本拓因果推論 基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ/金本拓4,620送料無料レビューを見る
著:金本拓出版社:オーム社発売日:2024年03月キーワード:因果推論基礎から機械学習・時系列解析・因果探索を用いた意思決定のアプローチ金本拓 いんがすいろんきそからきかいがくしゆうじけいれつ インガスイロンキソカラキカイガクシユウジケイレツ かねもと たく カネモト タク
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ガウス過程と機械学習/持橋大地/大羽成征ガウス過程と機械学習/持橋大地/大羽成征3,300送料無料レビューを見る
※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著:持橋大地 著:大羽成征出版社:講談社発売日:2019年03月シリーズ名等:機械学習プロフェッショナルシリーズキーワード:ガウス過程と機械学習持橋大地大羽成征 がうすかていときかいがくしゆうきかいがくしゆう ガウスカテイトキカイガクシユウキカイガクシユウ もちはし だいち おおば しげ モチハシ ダイチ オオバ シゲ
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対称性と機械学習 / 岡野原大輔対称性と機械学習 / 岡野原大輔4,400
世界にあふれる対称性は、物理世界を扱う機械学習で欠かせない。その数理を基礎から解説し、機械学習で利用する手法を紹介。世界は対称性にあふれている。入力に対する構造的な変換に対して不変であるのが対称性で、物理世界を扱う機械学習で効率的な学習を実現し、未知の状況にも対応できるようになるために欠かせない概念だ。本書は関係する数学を基礎から解説した上で、対称性が機械学習の文脈でどのように表されるのかを示し、利用する手法を紹介する。岡野原大輔岩波書店2025年09月タイシヨウセイトキカイガクシユウオカノハラダイスケ/
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擬似双直交性理論 信号・画像処理および機械学習への応用/小川英光擬似双直交性理論 信号・画像処理および機械学習への応用/小川英光9,790送料無料
著:小川英光出版社:東京大学出版会発売日:2020年01月キーワード:擬似双直交性理論信号・画像処理および機械学習への応用小川英光 ぎじそうちよつこうせいりろんしんごうがぞうしよりお ギジソウチヨツコウセイリロンシンゴウガゾウシヨリオ おがわ ひでみつ オガワ ヒデミツ
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Pythonではじめる機械学習 scikit‐learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎/AndreasC.Muller/中田秀基Pythonではじめる機械学習 scikit‐learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎/AndreasC.Muller/中田秀基3,740送料無料レビューを見る
著:AndreasC.Muller 著:SarahGuido 訳:中田秀基出版社:オライリー・ジャパン発売日:2017年05月キーワード:Pythonではじめる機械学習scikit‐learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎AndreasC.MullerSarahGuido中田秀基 ぱいそんではじめるきかいがくしゆうPYTHON/で パイソンデハジメルキカイガクシユウPYTHON/デ みゆら- あんどれあす C. ミユラ- アンドレアス C.
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機械学習の可能性機械学習の可能性3,960
【書籍の特徴】本書では,近年,急激に発展している機械学習の技術が,どのような分野で,どのように用いられているかが分かるよう網羅的にまとめています.本書の内容は,計測自動制御学会 会誌「計測と制御」2019年4月号から12月号にかけて連載された「リレー解説 機械学習の可能性」の記事について大幅に加筆・修正したものです.したがって,章ごとに,それぞれの研究分野での研究者や企業の開発者の方に執筆していただいており,具体的な機械学習アルゴリズムやそれを用いたシステム等の応用例を紹介しています.【対象読者】本書は,機械学習を学び始めた学生や社会人において,今後,より深く機械学習についての理解を深めたいと考えている方には,非常に有益な内容だと考えています.特に,第1章では,機械学習で用いられる基本的な手法についてもまとめており,機械学習初学者にとっては,体系的な知識を修得することができます.【本書の構成】1. 機械学習の基礎機械学習の歴史や種類,アルゴリズムについての解説2. 機械学習と画像認識機械学習の進展による画像認識技術の変遷や各手法の解説3. 機械学習と文字検出・認識実環境中におけるテキスト検出と認識4. 機械学習と音声合成:統計的手法に基づく音声信号モデリング機械学習を用いた音声信号モデリング技術5. 機械学習とゲーム理論:ゲーム理論とオンライン意思決定ゲーム理論における機械学習の利用6. 機械学習と制御:連続行動空間における強化学習強化学習による制御7. 機械学習と開発環境:深層学習フレームワークの動向様々な深層学習フレームワークの比較・検証8. 機械学習と医療応用機械学習を用いた医用画像処理9. 機械学習と計測:社会インフラへの応用CNNによる管渠内水位予測10. 機械学習と外観検査機械学習による検査の自動化と課題11. 機械学習と語学学習:語学学習のための英会話シミュレータ機械学習を用いた英語音声対話システム第1章は,タイトル通り,機械学習の基礎についての解説になります.是非,この章から読んでいただきたいと思います.また,第2章から第6章は,機械学習と様々な研究分野についての解説であり,第7章は,機械学習のフレームワーク・開発環境について述べたものです.そして,第8章から第11章は,機械学習を用いた応用例等の解説になっています.【編著者からのメッセージ】本書では,様々な研究分野の方に執筆していただきました.紙面等の都合により,取り上げられなかった研究分野や最新の研究内容もありますが,本書によって機械学習への理解を深めていただければ,幸いです.
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機械学習のための数学機械学習のための数学3,520
【書籍の特徴】本書では,機械学習を理解するために必要な数学分野「論理,集合,線形代数,微分積分,確率・統計,最適化」について章ごとに詳解します。例えば,線形代数や微分積分は機械学習に限らず,理工系分野において基礎的な数学として位置づけられていますが,それらがどのように関連しているか,結果として,機械学習と数学がどのように関連しているか,について詳解します。【各章について】数学の土台である論理を1章に,そして,集合を2章にまとめています。3章で,機械学習を議論するための土俵となるユークリッド空間について詳解します。機械学習で扱うユークリッド空間の次元数はとてつもなく大きく,例えば,カラー画像のデータセットからルールを学習するための機械学習に現れる空間の次元数は一千万を超えます。このことから,一般の次元数を有するユークリッド空間の性質を理解することが,機械学習を理解するための第一歩といえます。4章では,線形代数について詳解します。ユークリッド空間のベクトルは行列として表現することができるので,ユークリッド空間(3章)と行列に関する理論を展開する線形代数には密接な関係(4.1節)があります。最適化理論や機械学習を理解するうえで重要な行列といえば対称行列(4.1.2項)です。機械学習に現れる関数の2回微分係数(例4.6)は対称行列です。5章では,微分積分について詳解します。機械学習のための手法の多くは,対象の関数(7.1節)の微分情報(5.1節)を利用し,その解析のために積分の概念(5.2節)を利用します。微分可能な凸関数(5.3節)とその2回微分係数(対称行列)の関係(5.3.2項)は微分積分と線形代数の架け橋となる結果を示します。6章では,確率・統計について詳解します。確率・統計は,データの確率分布(6.2節)の理解とその推定(6.4節)に必要な概念であり,確率変数の独立性,および,その期待値と分散の性質(6.3節)を駆使することで,機械学習のための最適化手法の解析が可能となります(7.3節)。7章では,機械学習と最適化の関係について詳解します。ニューラルネットワークを訓練するためには,確率・統計(6章)に基づいた経験損失と呼ばれる関数を最小化することが必要です(7.1節)。特有のパラメータ(ステップサイズとバッチサイズ)の設定における確率的勾配降下法(7.3節)による多峰性を有する経験損失の大域的最小化(7.4節)は機械学習に限らず,最適化理論の観点から見ても興味深いものと思います。【読者へのメッセージ】本書が機械学習関連の論文を読み解こうとする方の一助を担うことができれば幸いです。また,機械学習に関連する数学分野の講義のために教壇に立たれる教員の方や機械学習を理論立てて取り組みを始めたい方に対しても本書がお役に立てれば幸いです。
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現場で使える!Python機械学習入門 機械学習アルゴリズムの理論と実践現場で使える!Python機械学習入門 機械学習アルゴリズムの理論と実践3,520
本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしています。データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。対象読者は人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者。本書は、第1章では、機械学習を行う上で必要となる環境構築と機械学習に必要なPythonの基本について解説しています。第2章では、教師あり学習と教師なし学習についてサンプルをもとに解説します。第3章では、教師あり学習と教師なし学習に関連する機械学習モデルについて解説しています。主要な機械学習モデルの理論を数式と絡めて説明し、その理論をもとにしたPythonにおけるコーディング手法を説明しています。第4章では、データの集計、整形方法と実際の機械学習モデルへの利用方法について解説しています。
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マンガでわかる機械学習マンガでわかる機械学習2,420
学ぶことの多い機械学習をマンガでさっと学習でき、何ができるかも理解できる!!本書は今後ますますの発展が予想される人工知能分野のひとつである機械学習について、機械学習の基礎知識から機械学習の中のひとつである深層学習の基礎知識をマンガで学ぶものです。市役所を舞台に展開し、回帰(イベントの実行)、識別1(検診)、評価(機械学習を学んだ結果の確認)、識別2(農産物のサイズ特定など)、教師なし学習(行政サービス)という流れで物語を楽しみながら、機械学習を一通り学ぶことができます。
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Pythonではじめる機械学習 scikit‐learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎Pythonではじめる機械学習 scikit‐learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎3,740
Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikit‐learnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikit‐learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。
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反実仮想機械学習 機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践反実仮想機械学習 機械学習と因果推論の融合技術の理論と実践3,520
世界初の反実仮想機械学習に関する教科書。反実仮想推定の技術を機械学習による予測技術に組み込むことで、ログデータに基づく意思決定の学習やオフライン評価を可能にする。
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Pythonで動かして学ぶ!あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習までPythonで動かして学ぶ!あたらしい深層学習の教科書 機械学習の基本から深層学習まで3,520
本書は株式会社アイデミーで大人気の講座『ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう!』を書籍化したものです。機械学習の基本からはじまり、Pythonの基礎、データの処理、教師あり学習、深層学習の基本から応用について、サンプルを元に実際に動かしながら、わかりやすく解説します。各項には練習問題がありますので、学習効果を確かめながら読み進めることができます。本書を読めば、機械学習から深層学習の基本を一気通貫で学習できます。
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機械学習工学機械学習工学3,300
注目の新領域「機械学習工学」の入門書。機械学習ソフトウェアの開発・テスト・運用の方法論を体系的に俯瞰できる。まずはこの一冊!
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機械学習教本機械学習教本3,520
機械学習を、使いこなす。そのために必要な考え方やしくみを、言葉とイメージでていねいに解説。Rによる実装例で、機械学習の「適切な」使い方を体験できる。
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ウェブデータの機械学習ウェブデータの機械学習3,080
「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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現場で活用するための機械学習エンジニアリング現場で活用するための機械学習エンジニアリング2,970
機械学習プロジェクトの上手な進め方、機械学習を活用するときに気をつけることなど。役に立つ機械学習モデルのつくり方がわかる!
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機械学習エンジニアリング機械学習エンジニアリング3,278
機械学習プロジェクトを実施する際のエンジニアリング面や機械学習の応用についてまとめました。ビジネス上の課題を機械学習を使用して解決したい場合に適切なアドバイスを得ることができます。
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機械学習図鑑 見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み機械学習図鑑 見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み2,948
複雑で種類が多い機械学習アルゴリズムを図を交えながら一つひとつ解説していく入門書。教師あり学習、教師なし学習を合わせて17種類のアルゴリズムを紹介している。機械学習を専門としていない方が、各種アルゴリズムの特徴や、アルゴリズムごとの違いがわかるように構成。また、本書で使われているコードはPythonで実装されており、実際にコードを動かしながら本書を読み進めていくことができる。
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対称性と機械学習対称性と機械学習4,400
世界は対称性にあふれている。機械学習ではデータや対象となる問題をどのように表現するかが重要な課題であり、この世界を表現する機械学習の発展に対称性の概念は欠かせない。本書は、対称性、群、リー群、リー代数の重要な部分について基礎から直観的にもわかるように解説する。その上で、対称性が機械学習のモデルの中でどのように表わされるかを示し、機械学習のアーキテクチャや学習手法に組み込む方法を紹介する。これにより、世界の法則を直接、機械学習モデルに取り込むことができる。
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Rによる機械学習入門Rによる機械学習入門2,860
R入門からデータを整理するための基本的な統計手法、予測に対する誤差の測り方、統計モデルによる機械学習、機械学習における主要なアルゴリズム、スパース学習などていねいに解説機械学習を使いこなすには、確率・統計に根ざしたデータ解析の基礎理論が不可欠です。そこで本書は、業務での活用が増えている統計解析フリーソフト「R」を使って、Rの初歩から確率・統計の基礎、統計モデルによる機械学習を解説します。機械学習は、大量かつ複雑なデータを分析するのに有効とされ、ビッグデータ処理の花形技術ともいわれています。
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パッと学ぶ「機械学習」 「機械学習プログラミング」が身近なものに! 時短でカンタン!パッと学ぶ「機械学習」 「機械学習プログラミング」が身近なものに! 時短でカンタン!2,530
昨今のAIブームの中でも、「ディープ・ラーニング」や「ニューラル・ネットワーク」などは、コアな技術です。 しかし、一部の技術者を除いて、誰もが使えているわけではありません。「機械学習って何ができるのか」「どんなことに活用されているのか」「機械学習の勉強をしてみたいけれど難しいのか」「勉強してみたけど、よく分からない…」 …そんな疑問をもった「機械学習プログラミング」に挑戦してみたい方が、時間をかけずに「機械学習」をモノにするための入門書です。
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「Teachable Machine」による機械学習 ブラウザで気軽に機械学習モデルを作成「Teachable Machine」による機械学習 ブラウザで気軽に機械学習モデルを作成2,640
「Teachable Machine(ティーチャブルマシン)」は、Googleが無料で提供している「機械学習ツール」です。「Teachable Machine」のサイトにアクセスするだけで手軽に利用でき、高スペックなGPU搭載のPC環境がなくても機械学習を体験できます。本書は、「画像」「音声」「ポーズ」を判別する機械学習モデルの作成を通して、「Teachable Machine」の概要や使い方を分かりやすく解説。さらに、ブロックプログラミング言語「Scratch」の拡張版や「p5.js(JavaScript)」で作ったプログラムに機械学習モデルを組み合わせる方法など、応用的な部分も紹介しています。
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機械学習による検索ランキング改善ガイド 技術解説とハンズオンで学ぶ機械学習ランキングモデルの導入と改善機械学習による検索ランキング改善ガイド 技術解説とハンズオンで学ぶ機械学習ランキングモデルの導入と改善3,740
ウェブサイトなどで検索を行う際には、多数のドキュメントから検索結果の候補を見つけ出す「マッチング」、その結果を望ましい順序に並べ替える「ランキング」という2つの操作が行なわれています。本書はこのうち「ランキング」の改善に機械学習のアプローチを導入することによって、検索結果の質を高めるプロセスを解説する書籍です。第1部では、機械学習を用いたランキングモデルの導入だけでなく、従来手法での改善、またモデルそのものの改善や各種のテストなど、機械学習システムを導入、運用するプロジェクトの全体を幅広く紹介します。第2部ではサンプルのシステムを実際に動作させて、その挙動を体験するハンズオンを行います。巻末の付録では「ベクトル検索と機械学習」について解説しています。
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事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋事例でわかるMLOps 機械学習の成果をスケールさせる処方箋3,300
★機械学習の実利用で、本当にビジネスの価値を生み出すには?★技術・プロセス・文化の3面から学ぶ、「MLOps」はじめての実践ガイドが登場!機械学習システムをビジネスに導入し、運用していく中での悩みによく効くノウハウが満載です。企業が事業で機械学習の成果をスケールさせるためのさまざまな取り組みをMLOpsといいます。本書はそのMLOpsを解説する書籍です。第1部ではMLOpsの全体像、そしてそれを実現する技術・プロセス・文化を紹介します。機械学習をビジネスに導入し、運用していくための基礎知識がわかりやすく学べます。第2部では、第1部に対応したプラクティスを9つの組織から提供してもらいました。【おもな内容】第1部 MLOpsの背景と全体像1章 MLOps とは1.1 MLOpsの背景1.2 本書でのMLOpsの全体像2章 MLOps を実現する技術2.1 機械学習パイプライン2.2 推論システム2.3 技術選定2.4 機械学習の実行環境とアクセラレーター2.5 機械学習システムのモニタリング2.6 データの品質管理2.7コードの品質管理3章 MLOps を支えるプロセス・文化3.1 機械学習システムの開発フローとPoC3.2 素早い実験を繰り返す3.3 多様な利害関係者との協業3.4 ビジネスの意思決定に役立つモニタリング3.5 MLOps のプロセスを支える文化第2部 MLOpsの実践事例と処方箋4章 DeNAにおける機械学習プロジェクトの進め方(株式会社ディー・エヌ・エー 玉木竜二 藤原秀平)5章 少人数で迅速に実現する コンテンツレコメンドにおけるMLOps(株式会社CAM 原和希)6章 顧客ごとに複数機械学習モデルを出し分ける学習と推論のアーキテクチャ(澁井雄介)7章 機械学習パイプライン構築事例から見る技術選定(安立健人)8章 事故を減らすための機械学習モデル適用の工夫(株式会社ディー・エヌ・エー〈GO株式会社出向〉 松井健一)9章 機械学習プロジェクトの失敗確率 80% を克服するプラクティス(アマゾン ウェブ サービス ジャパン合同会社 久保隆宏)10章 ML Test Score を用いた機械学習システムの定量的なアセスメント(柏木正隆)11章 大規模言語モデルの研究開発から実運用に向けて(株式会社日本経済新聞社 石原祥太郎)12章 ユーザー企業における機械学習プロジェクトの推進事例(サントリーシステムテクノロジー株式会社 高木基成)
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Unity ML?Agents実践ゲームプログラミング Unityではじめる機械学習・強化学習Unity ML?Agents実践ゲームプログラミング Unityではじめる機械学習・強化学習3,520
「Unity ML‐Agents」(Unity Machine Learning Agents)は、Unityで「機械学習」の学習環境を構築するためのフレームワークです。これにより、キャラクターの動きをコーディングすることなく、強化学習を行わせることで、キャラクターの動作の最適化を行うことができます。本書は、はじめて「機械学習」にチャレンジする方から学んでいただけるように、機械学習の仕組みや学習方法などの基礎から、サンプルプログラムを使った実践まで、ていねいに解説しました。また、クラウド学習などの応用事例やTIPSも多数掲載し、ゲーム開発の現場ですぐに活用できます。
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機械学習がわかる統計学入門 統計学で読み解くAI、データサイエンス、機械学習どんどんわかる、見えてくる!機械学習がわかる統計学入門 統計学で読み解くAI、データサイエンス、機械学習どんどんわかる、見えてくる!2,420
機械学習は現代のAI(人工知能)になくてはならない技術です。一方で、機械学習の理解には統計学の知識が必要不可欠です。本書はその機械学習の理解に必要な統計学の知識をわかりやすく解説した入門書です。図を多用し、具体例を重視した内容になっています。また、Excelを使って解説するので、大学レベルの難しい数学の知識のない入門者でも、視覚的にそのしくみを学ぶことができます。機械学習を目的とした統計学の手法「教師あり学習」や「教師なし学習」を理解したい人に最適な入門書です。
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Pythonではじめる量子AI入門 量子機械学習から量子回路自動設計までPythonではじめる量子AI入門 量子機械学習から量子回路自動設計まで3,960
量子機械学習は情報技術の未来形として、古典機械学習では困難と視されている、暗号解読、創薬、大規模気候予測、環境エネルギー問題などのような大規模なデータ解析問題において高速かつ効果的な応用の可能性を秘めています。本書は、量子コンピュータの基本原理から最新の研究進展、そして機械学習との融合による新しい可能性に至るまで、包括的に解説しています。また、Python という広く使われているプログラミング言語を通じて、量子機械学習を実際にどのように応用できるかを学ぶことができます。本書で記述されている量子機械学習の内容は、様々な文献と著者自身の関連研究から、量子コンピューティングと機械学習がどのように融合されるか、融合した場合にどのような結果が得られるかという側面に焦点を当てています。そして量子機械学習に関する一般的な知識や情報をある程度身につけることができます。
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機械学習をめぐる冒険機械学習をめぐる冒険2,420
数式もプログラムも出てこない初心者のための機械学習の本。ことばを話すふしぎな羊と電気仕掛けの機械の羊と一緒に、機械学習のしくみをやさしく学びましょう。
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教養としての機械学習教養としての機械学習2,860
第三次AIブームを支える機械学習の入門書。東大で教鞭をとる第一人者が、教師付き学習から話題の深層学習(Deep Learning)まで、わかりやすく解説。
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60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング 超入門 (60分でわかる! IT知識)60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング 超入門 (60分でわかる! IT知識)1,078
機械学習が変えるビジネスの新常識を徹底解説!基礎知識や用語からビジネス活用まで解説。豊富な事例で機械学習の「今」がわかる。ビジネス導入のためのヒントが満載。機械学習注目企業リスト掲載。最新ITキーワード解説書として大人気の「60分でわかる」シリーズ、機械学習の解説書です。難解な技術と思われがちですが、今やすべてのビジネスの効率化に理解が欠かせない機械学習。その基礎から最新知識までを幅広く解説するのが本書です。機械学習の歴史や活用事例をはじめ、機械学習を支える技術、中小企業や個人でも実現できるビジネス活用のヒントなどをわかりやすく解説します。ビジネスパーソンが知っておきたい機械学習のすべてが、この一冊でわかります!
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AIプロジェクトマネージャのための機械学習工学AIプロジェクトマネージャのための機械学習工学3,300
【まえがき】※一部抜粋いまや、機械学習は、あらゆるシステムに組み込まれてきている。著者らは2018年頃から機械学習工学研究会の活動や科学技術振興機構(JST)のプロジェクトを通して、ソフトウェア技術者と対話し、機械学習のソフトウェア開発現場への普及とその活用の難しさを感じてきた。また、この4年で、機械学習をシステムに組み込む際の課題の整理やベストプラクティスの共有がかなり進んできた。本書は、それらを整理し、AIシステムの開発プロジェクトのマネージャが知っておくべきポイントを解説している。機械学習を活用したAIシステムであっても、機械学習による推論機能は、全体システムの一部として呼び出されるいち機能である。そのため、AIシステムの開発プロジェクトでは、要求を獲得し、それを設計し、実装する従来型の演繹的な開発法と、機械学習プログラムにより、データから推論機能を構築する帰納的な開発法を混在させることになる。本書では、AIシステムの開発プロジェクトのマネジメントの観点と、上流工程である要求と設計を中心に解説を行っている。特に上流工程でAIシステム開発特有のリスクを洗い出すことが、AI 開発プロジェクトの成功の鍵となる。一方、AI システムの実装技術やテスト技術については、簡単に触れるだけにとどめている。本書が、AIシステムの開発プロジェクトの成功の助けとなり、AIシステムの普及と発展に少しでも寄与できれば幸いである。
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PyCaretで学ぶ機械学習入門PyCaretで学ぶ機械学習入門4,004
本書では、PyCaretという強力なライブラリを使いながら、ただの解説本にとどまらず、機械学習の基礎を網羅する内容を提供します。機械学習の理解を「何だかよくわからないけど凄いもの」から、「ある程度、中身を知っていて使える」レベルに引き上げたい皆さんに、最適な一冊を提供します。本書では、理論と実践のバランスを重視しています。まず、なるべく数式を使わずに、直感的な理解ができるように機械学習の理論について解説します。具体例や図を多く使い、楽しみながら学べるように工夫しています。また、正確さを犠牲にせず、できるだけわかりやすく説明しています。次に実践面では、Pythonというプログラミング言語と、PyCaretという機械学習やその周辺に関する処理が1つにまとまったライブラリを用います。ただの「PyCaret日本語Tips」のような内容ではなく、あくまでPyCaretを用いて機械学習に関する一連処理を理解できるようになっています。ソースコードはすべて、後述するGoogle Colaboratoryというサービスを使ってすぐに実行できるようになっています。また、本書のサポートサイトでは、ソースコードのダウンロードも可能です。機械学習の分野は日々刻々と進化しており、新たなサービスや技術が絶え間なく登場しています。この本を通じて、機械学習の基本理論と実践的なスキルを身につけ、そんな広大で革新的な世界へ一緒に足を踏み入れましょう。
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コンピュータビジョンのための実践機械学習 モデルアーキテクチャからMLOpsまでコンピュータビジョンのための実践機械学習 モデルアーキテクチャからMLOpsまで4,620
機械学習モデルを使用して画像に関するさまざまな課題を解くための実践的な解説書。コンピュータビジョンは機械学習で最も注目度の高い分野のひとつです。本書では、機械学習エンジニアやデータサイエンティストを対象に、コンピュータビジョンに関連する機械学習の手法、アーキテクチャ、課題、運用などを網羅的に解説します。読者は、分類、物体検出、セグメンテーション、異常検知、画像生成、キャプション生成といった画像関連の問題を、機械学習で解決する方法を学びます。また、データセットの作成、前処理、モデルの設計、学習、評価、デプロイ、監視といった標準的な機械学習の運用からMLOpsまで同時にマスターできます。日本語版では、コンピュータビジョン領域でのトランスフォーマーモデルの活用や画像生成の新潮流である拡散モデルについてまとめた特別コラムを追加で収録しました。
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機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング) Pythonによるシミュレーション機械学習(マシンラーニング)と深層学習(ディープラーニング) Pythonによるシミュレーション2,750
『機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション』のPython版登場!!本書は人工知能研究における機械学習の諸分野をわかりやすく解説し、それらの知識を前提として深層学習とは何かを示します。具体的な処理手続きやプログラム例(Python)を適宜示すことで、これらの技術がどのようなものなのかを理解できるように紹介していきます。
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Pythonではじめる機械学習Pythonではじめる機械学習3,960
発売日
2025/11/27
メーカー
森北出版
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確率的機械学習 入門編2確率的機械学習 入門編28,250
発売日
2025/11/06
メーカー
朝倉書店
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確率的機械学習 入門編1確率的機械学習 入門編18,250
発売日
2025/11/06
メーカー
朝倉書店
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強化学習アルゴリズム強化学習アルゴリズム4,840
発売日
2025/11/01
メーカー
コロナ社
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Introduction to MachIntroduction to Mach4,400
発売日
2025/10/02
メーカー
朝倉書店
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対称性と機械学習対称性と機械学習4,400
発売日
2025/09/19
メーカー
岩波書店
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AWS DeepRacerで学ぶ強化学習AWS DeepRacerで学ぶ強化学習2,662
発売日
2025/05/23
メーカー
シーアンドアール研究所
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