【2022年3月最新】機械学習おすすめ入門/参考書ランキング

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きるよう実践解説します。 本書はディープラーニングを一から学習したいと考えている人のために書かれています。数学的な表記を避け、代わりにコードを使って定量的な概念を説明することで、機械学習とディ...

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...

AI社会になって、ボクは職を失わないだろうか？ 文系のワタシが、AIでキャリアアップするには？ そんな不安や疑問を解消するのが本書です。 英数国理社×ＡＩ時代に対応した、ＡＩ活用の現場から生まれた実践トレーニング本。 ・専門用語は必要最低限に ・豊富な業種別事例は「自社での活用」を考えるヒントに。 ・ＡＩとの「共働きスキル」を身につける。 ＡＩを活用したビジネスプランを豊富に紹介。本書は、AI...

ニューラルネットワークの理論とディープラーニングの実装について丁寧に解説。実装には、Python(3.x)とディープラーニング向けライブラリKeras（2.x）、TensorFlow（2.x）、PyTorch（1.x）を用います。 本書では、自然言語処理をはじめとした時系列データ処理のためのディープラーニング・アルゴリズムに焦点を当てているのも大きな特徴の1つです。本書の［第1版］（2017...

いま最も注目されている機械学習手法である深層学習（ディープラーニング）を、トップ研究者が解説した。基礎から、SGD、自己符号化器、CNN、RNN、ボルツマンマシンまでと、盛りだくさん。軽快な語り口なので、無理なく理解できる！ 【機械学習プロフェッショナルシリーズ】 本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。 ビッ...

文科と理科両方の学生のために，統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに，統計学の体系的な知識を与えるように，編集・執筆された．豊富な実際例を用いつつ，図表を多くとり入れ，視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した．...