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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

斎藤 康毅 | オライリージャパン | 2016-09-24

ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずPython 3によってゼロからディープラーニングを作成できる。 実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ! ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロから…

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将棋AIで学ぶディープラーニング

山岡 忠夫 | マイナビ出版 | 2018-03-14

将棋AIの作成・プログラミングを通して、機械学習、ディープラーニング、ニューラルネットワークの基本と実装・活用を学べます。 将棋プログラムの作成を通してディープラーニングをより深く理解できる。 2016年3月、プロ棋士に勝つには後10年かかると言われていたコンピュータ囲碁で…

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PythonとKerasによるディープラーニング

Francois Chollet | マイナビ出版 | 2018-05-28

AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説! AIの大衆化―多くの人々がディープラーニングを利用できるよう実践解説! PythonベースのディープラーニングフレームワークKerasの開発者である筆者が、1人でも多くの人々がディープラーニングを利用で…

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深層学習

Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville | KADOKAWA | 2018-03-07

深層学習の世界的名著、ついに刊行 AI研究の一分野として注目を集める深層学習(ディープラーニング)に関する教科書として世界的な評価を受けている解説書。深層学習の理解に必要な数学、ニューラルネットワークの基礎から、CNN(畳み込みニューラルネットワーク)やRNN(回帰結合型ニュ…

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機械学習のエッセンス -実装しながら学ぶPython,数学,アルゴリズム- (Machine Learning)

加藤 公一 | SBクリエイティブ | 2018-09-21

機械学習の原理を知るための、初めての入門書 本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。 実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分で…

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scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習

Aurélien Géron | オライリージャパン | 2018-04-26

サンプルコードを動かしながらTensorFlowとScikit-Learnで機械学習を学ぶ! サンプルコードを動かしながらTensorFlowとScikit-Learnで機械学習を学ぶ! 機械学習、特にニューラルネットワークの概要を解説し、単純な線形回帰から始まり、深いニュー…

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アルケミスト 夢を旅した少年 (角川文庫)

パウロ・コエーリョ | KADOKAWA | 1997-02-21

羊飼いの少年サンチャゴは、アンダルシアの平原からエジプトのピラミッドへ旅に出た。錬金術師の導きと様々な出会いの中で少年は人生の知恵を学んでゆく。世界中でベストセラーになった夢と勇気の物語。 羊飼いの少年サンチャゴは、アンダルシアの平原からエジプトのピラミッドへ旅に出た。錬金術…

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初めてのSpark

Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, Matei Zaharia | オライリージャパン | 2015-08-22

ビッグデータ処理のプラットフォームとして注目されるApache Sparkの総合解説書。開発者に広くアピールする内容。 次世代のビッグデータ処理のプラットフォームとして注目されるApache Sparkの総合解説書! 本書はSparkを初めて使う人から、クラスタ上で本格的な利…

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カーネル多変量解析―非線形データ解析の新しい展開 (シリーズ確率と情報の科学)

赤穂 昭太郎 | 岩波書店 | 2008-11-27

複雑な非線形データが与えられたとき、非線形モデルを工夫してそれにあてはめて解析するのではなく、線形モデルを用いて非線形データの解析を行なうというのが「カーネル法」のねらいである。一般には、高次元の束縛を受けるが、それを回避するのが正則化という発想だ。カーネル法は文字列やグラフの…

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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, Sarah Guido | オライリージャパン | 2017-05-25

バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。 数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書! バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使っ…

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入門 統計学 −検定から多変量解析・実験計画法まで−

栗原 伸一 | オーム社 | 2011-07-26

データの整理-記述統計学 確率分布 不偏推定量と標本分布-推測統計学 信頼区間の推定 χ2分布とF分布 検定の基本 2群の平均の差の検定 分散分析 多重比較法 実験計画法 カテゴリデータの検定-ノンパラメトリック手法1 順位データの検定-ノンパラメトリック手法2 重回帰分析-多…

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Pythonデータサイエンスハンドブック ―Jupyter、NumPy、pandas、Matplotlib、scikit-learnを使ったデータ分析、機械学習

Jake VanderPlas | オライリージャパン | 2018-05-26

Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンス。 Pythonでデータ分析や機械学習を行うためのリファレンス! Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な…

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つくりながら学ぶ! 深層強化学習 ~PyTorchによる実践プログラミング~

株式会社電通国際情報サービス 小川雄太郎 | マイナビ出版 | 2018-06-28

Pythonで実装しながら学ぶ 強化学習・深層強化学習(DQN) 強化学習、さらにディープラーニングを組み合わせた深層強化学習DQN(Deep Q-Network)という用語を目にする機会が増えています。本書は関連の概念を分かりやすく解説しつつ、Python+PyTorchで…

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これからの強化学習

牧野 貴樹, 澁谷 長史, 白川 真一, 浅田 稔, 麻生 英樹, 荒井 幸代, 飯間 等, 伊藤 真, 大倉 和博, 黒江 康明, 杉本 徳和, 坪井 祐太, 銅谷 賢治, 前田 新一, 松井 藤五郎, 南 泰浩, 宮崎 和光, 目黒 豊美, 森村 哲郎, 森本 淳, 保田 俊行, 吉本 潤一郎 | 森北出版 | 2016-10-27

第1章 強化学習の基礎的理論 強化学習とは/強化学習の構成要素/価値関数に基づくアルゴリズム/改善に基づくアルゴリズム/部分観測マルコフ決定過程と強化学習 第2章 強化学習の発展的理論 統計学習の観点から見たTD学習/強化学習アルゴリズムの理論性能解析とベイズ統計による強化学…

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ゼロから作るDeep Learning ❷ ―自然言語処理編

斎藤 康毅 | オライリージャパン | 2018-07-21

大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る! 大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る! コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第二弾の本書で…

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はじめてのパターン認識

平井 有三 | 森北出版 | 2012-07-31

パターン認識を学ぶ入門書に最適。Rによる実行例も収録。 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法(kNN法) 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマ…

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