- 【2022年5月最新】ディープラーニングおすすめ入門/参考書ランキング
【2022年5月最新】ディープラーニングおすすめ入門/参考書ランキング
- 27位scikit-learn、Keras、TensorFlowによる実践機械学習 第2版AurélienGéron/著 下田倫大/翻訳 長尾高弘/翻訳
『scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習』待望の改訂版! 初版でカバーできなかった教師なし学習、ディープラーニングに関する画像、言語、強化学習などについて詳述。またTensorFlow上で動くニューラルネットワークライブラリのKerasの解説が加わり、各章でKerasを使った解説がなされています。TensorFlowのコンポーネントに関する記述が追加されています。Gith...
AurélienGéron/著 下田倫大/翻訳 長尾高弘/翻訳『scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習』待望の改訂版! 初版でカバーできなかった教師なし学習、ディープラーニングに関する画像、言語、強化学習などについて詳述。またTensorFlow上で動くニューラルネットワークライブラリのKerasの解説が加わり、各章でKerasを使った解説がなされています。TensorFlowのコンポーネントに関する記述が追加されています。Gith...
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- 27位仕事ではじめる機械学習 第2版有賀康顕/著 中山心太/著 西林孝/著
大好評の機械学習実務者向け書籍が最新情報にアップデート! 2018年に発行された初版から3年ぶりの改訂となる本書は、「仕事で機械学習に携わる際に知っておきたい事」を伝えるというコンセプトはそのままに、3年の間に登場した新たな考え方、手法など最新の情報を踏まえて内容を全面的に見直しました。これまで同様、機械学習を使った実務に初めて関わる読者にとって頼りになる1冊となるでしょう。「バンディットアルゴリ...
有賀康顕/著 中山心太/著 西林孝/著大好評の機械学習実務者向け書籍が最新情報にアップデート! 2018年に発行された初版から3年ぶりの改訂となる本書は、「仕事で機械学習に携わる際に知っておきたい事」を伝えるというコンセプトはそのままに、3年の間に登場した新たな考え方、手法など最新の情報を踏まえて内容を全面的に見直しました。これまで同様、機械学習を使った実務に初めて関わる読者にとって頼りになる1冊となるでしょう。「バンディットアルゴリ...
- 27位Python 実践データ分析 100本ノック下山輝昌/著 松田雄馬/著 三木孝行/著
これがリアルなデータ分析だ! 君は「汚いデータ」を処理できるか? データ分析の現場にあって入門書にないもの――それは、「汚いデータ」(ダーティデータ)です。本書は、データ分析の現場では①どんなデータに出会い、②どのような問題が生じ、③どう対応すればよいのかというノウハウを解説。 事前の加工(視覚化)から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を...
下山輝昌/著 松田雄馬/著 三木孝行/著これがリアルなデータ分析だ! 君は「汚いデータ」を処理できるか? データ分析の現場にあって入門書にないもの――それは、「汚いデータ」(ダーティデータ)です。本書は、データ分析の現場では①どんなデータに出会い、②どのような問題が生じ、③どう対応すればよいのかというノウハウを解説。 事前の加工(視覚化)から機械学習、最適化問題まで、100本ノックをこなして、ビジネス現場で即戦力になれる「応用力」を...
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- 27位データ分析のための数理モデル入門 本質をとらえた分析のために江崎貴裕/著
「数理モデル」とは、現実のデータを理解・活用するために生み出された様々な数理的な手段の総称である。これには、近年注目を浴びている機械学習だけでなく、物理学、生物学、生態学などの自然科学、また心理学、経済学、といった人文社会科学分野で用いられる諸手法が含まれている。 こうした極めて多様な方法論の間には、データの背後に存在するメカニズムをある種の数式で表現し、それを利用するという共通の目的・手続きが存...
江崎貴裕/著「数理モデル」とは、現実のデータを理解・活用するために生み出された様々な数理的な手段の総称である。これには、近年注目を浴びている機械学習だけでなく、物理学、生物学、生態学などの自然科学、また心理学、経済学、といった人文社会科学分野で用いられる諸手法が含まれている。 こうした極めて多様な方法論の間には、データの背後に存在するメカニズムをある種の数式で表現し、それを利用するという共通の目的・手続きが存...
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- 27位ビジネスの構築から最新技術までを網羅 AIの教科書伊本貴士/著
本書は、これから人工知能(AI)を学びたいと考える人に向けたAIの入門書です。エンジニアではない人、すなわち中高生や文系学部の大学生、文系出身のビジネスパーソンや経営者などでも理解できるように、分かりやすくAIの本質や基礎知識を解説しました。AIのビジネスへの活用法からAIの最新技術までをカバーした、「最初に手にすべきAI本」です。 著者は、日本経済新聞社や日経BPのセミナーでAIやIoTの講座...
伊本貴士/著本書は、これから人工知能(AI)を学びたいと考える人に向けたAIの入門書です。エンジニアではない人、すなわち中高生や文系学部の大学生、文系出身のビジネスパーソンや経営者などでも理解できるように、分かりやすくAIの本質や基礎知識を解説しました。AIのビジネスへの活用法からAIの最新技術までをカバーした、「最初に手にすべきAI本」です。 著者は、日本経済新聞社や日経BPのセミナーでAIやIoTの講座...
- 28位つくりながら学ぶ!PyTorchによる発展ディープラーニング小川雄太郎/著
本書ではディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。扱うタスク内容とディープラーニングモデルは次の通りで「ビジネスの現場でディープラーニングを活用するためにも実装経験を積んでおきたいタスク」という観点で選定しました。 [本書で学習できるタスク] 転移学習、ファインチューニング:少量の画像データからデ...
小川雄太郎/著本書ではディープラーニングの発展・応用手法を実装しながら学習していきます。ディープラーニングの実装パッケージとしてPyTorchを利用します。扱うタスク内容とディープラーニングモデルは次の通りで「ビジネスの現場でディープラーニングを活用するためにも実装経験を積んでおきたいタスク」という観点で選定しました。 [本書で学習できるタスク] 転移学習、ファインチューニング:少量の画像データからデ...
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- 29位はじめてのパターン認識平井有三/著
パターン認識にはじめて触れる読者に向け,基礎からわかりやすく解説した入門書です.パターン認識の概念がよく理解できるとともに,Rによる実行例など,実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています....
平井有三/著パターン認識にはじめて触れる読者に向け,基礎からわかりやすく解説した入門書です.パターン認識の概念がよく理解できるとともに,Rによる実行例など,実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています....
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- 30位データ解析のための統計モデリング入門 : 一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC久保拓弥/著
現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを紹介する。前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、階層ベイズモデル化する方法を、RとWinBUGSの具体例を用いて説明する。...
久保拓弥/著現象を数理モデルで表現・説明するのに慣れていない人のために、章ごとに異なる例題を解決していく過程を通して、統計モデルの基本となる考えかたを紹介する。前半では、応用範囲のひろい統計モデルのひとつである一般化線形モデルの基礎を、後半では、実際のデータ解析に使えるように、階層ベイズモデル化する方法を、RとWinBUGSの具体例を用いて説明する。...
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- 30位これなら分かる最適化数学金谷健一/著
最適化手法とは,利益,損失などの望ましい,あるいは望ましくない値を最大,または最小にするように設計する手法である。従来から経営学やオペレーションズリサーチ(OR)の中心テーマであったが,計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた複雑な問題が実際的な時間で解けるようになり,今日ではあらゆる工学分野,特に電子,情報,通信技術の設計のほとんどに浸透している。 本書はこの立場から,最適化手法の入門...
金谷健一/著最適化手法とは,利益,損失などの望ましい,あるいは望ましくない値を最大,または最小にするように設計する手法である。従来から経営学やオペレーションズリサーチ(OR)の中心テーマであったが,計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた複雑な問題が実際的な時間で解けるようになり,今日ではあらゆる工学分野,特に電子,情報,通信技術の設計のほとんどに浸透している。 本書はこの立場から,最適化手法の入門...
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- 30位機械学習のエッセンス加藤公一/著
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、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができ...
加藤公一/著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、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができ...
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