【2022年4月最新】AI(人工知能)おすすめ入門/参考書ランキング

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、深いニューラルネットワークに移行する一連のテクニックを学びます。機械学習／深層学習に必要なサポートベクターマシン、デシジョンツリー、ランダムフォレスト、アンサンブルメソッドなど順を追って解説します。解説だけでなく、各章で練習問題...

機械学習のしくみを学ぶデータサイエンスの本質を理解する。...

データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されて...

音声の信号処理についての知識ゼロでも読めるように、懇切丁寧に解説した。基礎理論はコンパクトにまとめ、「耐雑音」「話者認識」「深層学習」についてたっぷり解説。一気に実用が進んだ音声認識分野がこれ一冊で学べる！ ■おもな内容 第1章　音声とは 第2章　音声分析 第3章　音声認識とは 第4章　隠れマルコフモデル 第5章　言語モデル 第6章　大語彙連続音声認識 第7章　耐雑音音声認識 第8章　話者適応と...

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...

数学がニガテでも大丈夫！ 機械学習をやさしく学ぼう 「機械学習に興味があるけど、どの資料を見ても数式が出てきて、分からない･･･」 本書は、そんな方にぴったりの本です。 機械学習を勉強中のプログラマ「アヤノ」と、友達の「ミオ」の会話を通じて、楽しく学んでいきます。本書では、 ・そもそも機械学習がどうして注目を集めているのか？ ・機械学習でできることにはどんなことがあるのか？ ・どんな...

機械学習や人工知能の性能を決める特徴量作成・変換／選択について詳述した書籍！ 本書は、機械学習を行うエンジニアが知るべき特徴量抽出の基本から応用、最新のテーマまでを網羅した書籍です。内容としてはそれほど難しくないため、機械学習を学んでいる人が特徴量エンジニアリングについて学びはじめる書籍として最適です。...

“すべてのひとびとに、チームを動かすスキルを! ニッポンの「チーム」を、アップデートせよ! " あなたのチームでは、こんな病に罹っていませんか? ×「目標って何だっけ」?病 × 役割分担したはずのタスクがまったくつながらない病 × フィードバックより仲良し病 × 振り返れば、誰もいない病 × 最後はいつもリーダー巻き取り病 チームワーキング(Team+Working) 必要な3つの視点 1 チ...