- 【2022年3月最新】機械学習おすすめ入門/参考書ランキング
【2022年3月最新】機械学習おすすめ入門/参考書ランキング
- 34位需要予測の戦略的活用山口雄大/著
日本ではまだなじみの薄い「オペレーションズ・マネジメント」(Operations Management)の各種概念を、アカデミックとビジネスの両目線で体系的に整理したオペレーションズ・マネジメント選書シリーズの1冊。物と情報の流れを管理するSCM(サプライチェーンマネジメント)のトリガー、何が、いつ、どこで、何個売れるのかといった需要予測をメインテーマとして扱っている。 海外の論文や書籍を参照し...
山口雄大/著日本ではまだなじみの薄い「オペレーションズ・マネジメント」(Operations Management)の各種概念を、アカデミックとビジネスの両目線で体系的に整理したオペレーションズ・マネジメント選書シリーズの1冊。物と情報の流れを管理するSCM(サプライチェーンマネジメント)のトリガー、何が、いつ、どこで、何個売れるのかといった需要予測をメインテーマとして扱っている。 海外の論文や書籍を参照し...
- 34位統計クイックリファレンス(第2版)SarahBoslaugh/著 黒川利明/著 木下哲也/著 中山智文/翻訳 本藤孝/翻訳 ほか
- 34位推測統計はじめの一歩 : 部分から全体像をいかに求めるか?清水誠/著
わずかな開票率で出る「当確」。-なぜわかるのか?効率よく、的確に予測するにはどうするか、結果を検証するにはどうすればよいか、推測統計の考え方を、初歩から道筋を追って語る。...
- 34位組合せ最適化 : 理論とアルゴリズムKorte,BernhardH./著 Vygen,Jens/著 シュプリンガージャパン/著 ほか
- 34位Pythonスクレイピングの基本と実践 : データサイエンティストのためのWebデータ収集術Seppe vanden Broucke, Bart Baesens著 ; トップスタジオ訳
- 34位統計学への確率論,その先へ清水泰隆/著
「第2版によせて」より 本書は,筆者が昔から思い続けてきた「このような確率論の教科書がほしい」という構想を実現したものです.自身は数学の理解が遅い方なので,その自分が理解してきたイメージをすなおに言葉にすれば一般のお役に立てるのではないかと思ったのです.昔書物だけではわからずに苦労したこと,統計学の道具が確率論の和書になかなか見つからないこと,初学者の盲点,そのようなことが解決できる本を目指しまし...
清水泰隆/著「第2版によせて」より 本書は,筆者が昔から思い続けてきた「このような確率論の教科書がほしい」という構想を実現したものです.自身は数学の理解が遅い方なので,その自分が理解してきたイメージをすなおに言葉にすれば一般のお役に立てるのではないかと思ったのです.昔書物だけではわからずに苦労したこと,統計学の道具が確率論の和書になかなか見つからないこと,初学者の盲点,そのようなことが解決できる本を目指しまし...
- 34位数理統計学の基礎宮岡悦良/著 野田一雄/著
- 34位データ分析ライブラリーを用いた最適化モデルの作り方斉藤努/著 久保幹雄/監修
最適化モデルが作れる! 本シリーズは、「実践」という観点から、Pythonを用いて様々なテーマの問題解決を行うための手法を、気鋭の執筆陣が解説する。 第一弾ある本書は、Pythonのデータ分析ライブラリーと最適化ライブラリーを組み合わせることで、シンプルでわかりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶことを目的とする。サンプルプログラムをダウンロードし、実際に手を動かしながら学ぶことができる。 Pyth...
斉藤努/著 久保幹雄/監修最適化モデルが作れる! 本シリーズは、「実践」という観点から、Pythonを用いて様々なテーマの問題解決を行うための手法を、気鋭の執筆陣が解説する。 第一弾ある本書は、Pythonのデータ分析ライブラリーと最適化ライブラリーを組み合わせることで、シンプルでわかりやすい最適化モデルの作成方法を学ぶことを目的とする。サンプルプログラムをダウンロードし、実際に手を動かしながら学ぶことができる。 Pyth...
- 34位XAI(説明可能なAI)--そのとき人工知能はどう考えたのか?大坪直樹/著 中江俊博/著 深沢祐太/著 豊岡祥/著 坂元哲平/著 佐藤誠/著 五十嵐健太/著 ほか
◆AIの説明責任を果たす ◆ ◆◆手法とツールを解説◆◆ AIが出した答について「なぜ?」「どうして、そうなるの?」と問われた開発者は、絶句するほかありません。そこを機械に任せるための機械学習なのですから、「黙って信じてください」と頼みますか? この難問に対し、人間が納得できそうな理由や根拠を示す技術が「説明可能なAI」(eXplainable AI:XAI)です。本書では、実際にどのような「...
大坪直樹/著 中江俊博/著 深沢祐太/著 豊岡祥/著 坂元哲平/著 佐藤誠/著 五十嵐健太/著 ほか◆AIの説明責任を果たす ◆ ◆◆手法とツールを解説◆◆ AIが出した答について「なぜ?」「どうして、そうなるの?」と問われた開発者は、絶句するほかありません。そこを機械に任せるための機械学習なのですから、「黙って信じてください」と頼みますか? この難問に対し、人間が納得できそうな理由や根拠を示す技術が「説明可能なAI」(eXplainable AI:XAI)です。本書では、実際にどのような「...
- 34位コンピュータグラフィックス画像情報教育振興協会/著 伊藤裕之/著

