機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門。 楽天ブックス: 機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門

『機械学習スタートアップシリーズ Pythonで学ぶ強化学習 入門から実践まで』(久保 隆宏)|講談社BOOK倶楽部

✔ 『深層学習 機械学習プロフェッショナルシリーズ 』岡谷貴之著 本書は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ました。 こんな人におすすめ: ・強化学習をコードを書きながら勉強してみたい ・他の機械学習は知っているが、強化学習的なアプローチも勉強してみたい キーワード: 強化学習、動的計画法、Q学習、ニューラルネット、CNN、深層強化学習、模倣学習 この書籍は、今回紹介する31冊の中で唯一ちゃんとコードが載っている本です。

こんな人におすすめ: ・深層学習の実装はしたことがあるけど、その理論について学んでみたいと思っている人 キーワード: ニューラルネット、勾配降下法、誤差逆伝播法、自己符号化、主成分分析、スパース正則化、CNN、RNN、LSTM、ボルツマンマシン、マルコフ連鎖、深層強化学習 完全に機械学習が初めて、という方にはなかなか抽象的で難しいと思いました。

「これならわかる深層学習入門」既刊・関連作品一覧|講談社BOOK倶楽部

♨ 『データサイエンス講義 』Rachel Schutt、Cathy O'Neil 著 本書では、データサイエンスを行う上で、どのようなプロセスが必要か、データサイエンティストとしてはどのようなスキルセットが必要で、どのような思考方法を選択する必要があるのかを実例を多数示しながら紹介します。 こんな人におすすめ: ・音声認識について学びたくて、論文を読めるレベルまで体系的に学びたい人 キーワード: 音声認識、深層学習、隠れマルコフモデル、確率的言語モデル、形態素解析、耐雑音音声認識、話者適応、LSTM 音声認識は画像や言語処理に比べると扱いづらい印象がありますが、だからこそ学ぶことの価値があるとも思います。

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こんな人におすすめ: ・画像認識をしている人、これからしようと思っている人 キーワード: 画像認識、クラス分類、物体検出、インスタンス認識、フィルタリング、CNN、主成分分析、白色化、コーディング、プーリング、BoVW、セマンティックセグメンテーション 私事ですが最近画像認識の勉強をしていたので、一番刺さった一冊でした。

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🤲 ・ベイズ推論による機械学習入門 機械学習スタートアップシリーズ 難易度:2 概要: ベイズ学習は「モデルを構築」して「推論を導出」する統計的な手法の一つであり、著書の言葉を借りれば「不確実性を伴うシステムの挙動解析」です。 こんな人におすすめ: ・大量のデータや、徐々に増えていくデータに対し、次々と学習させていくオンライン学習の理論が知りたい ・機械学習の基本的な内容で、オンライン学習がどのように使われているかを知りたい キーワード: オンライン学習、パーセプトロン、SVM、ロジスティック回帰、自然言語処理、深層学習、確率的勾配降下法、リグレット解析 機械学習をしている人ならだいたいオンライン学習はしているかな、というのと、機械学習の入門的な内容の全体をさらっている感じがしたので、「基礎」の中に入れました。 こんな人におすすめ: ・確率的最適化について学びたい方 ・確率的勾配降下法を含む、凸性とランダム性を用いた最適化手法の理論に興味がある キーワード: 確率的最適化、凸解析、オンライン型確率的最適化、バッチ型確率最適化、確率的勾配降下法、 凸解析は他の書籍にもよく出てくる印象です。

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こんな人におすすめ: ・関係データを解析する手法を学びたい ・関係データを行列で表現した際の扱い方について学びたい キーワード: 関係データ、行列分解、テンソル分解、クラスタリング、SBM テンソルについては、その演算などについても載っていて、深層学習などでテンソルはよく出てくるので、そういった理解にも使えるのかなと思いました。 こんな人におすすめ: ・しっかりと強化学習の入門書を勉強したい キーワード: 強化学習、マルコフ決定過程、動的計画法、ベルマン作用素、リグレット、オンライン学習、Q学習、深層強化学習、部分観測マルコフ決定過程 強化学習は、イメージ的にロボットとかゲームのAIを強くする手法なのかと思ってしまいますが、活躍の場は結構広いので、いずれしっかり勉強したいと思っています。

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🤟 こんな人におすすめ: ・機械学習を生命科学の応用したい人 ・生命科学の、特にDNAやRNAの配列解析をしていて、機械学習や統計の知識が少しある人 キーワード: 生命科学、生命情報科学、DNA、RNA、配列解析、多重検定、推定量の設計 機械学習でDNAなどを解析できるというのは、なんだかわくわくするなと思いました。 1.Pythonで学ぶ強化学習 2.強化学習 3.バンディット問題の理論とアルゴリズム 4.グラフィカルモデル 強化学習という1つの目的があるなら、まずがコードを動かしながら学べる「Pythonで学ぶ強化学習」で外観をつかみ、「強化学習」でしっかりと理解をするのがいいと思います。

この記事では、統計学から機械学習やマーケティングまで、初心者がデータサイエンスを学ぶのにおすすめの本を80冊紹介します! Part I: データサイエンス概論 Part II: データサイエンスための数学• 2 万能近似定理/コラム:新しい道具と新理論 第5章 トレーニングとデータ 5. 1.オンライン機械学習 2.オンライン予測 3.ウェブデータの機械学習 4.異常検知と変化検知 5.これならわかる深層学習入門 株価のような時系列データであれば、オンライン学習との相性がいいと思うので、まずはここから勉強するのがいいと思います。

『はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス』(田口 善弘):ブルーバックス|講談社BOOK倶楽部

💋 ・機械学習のための確率と統計 ・ベイズ推論による機械学習入門 ・統計的因果探索 ・これならわかる深層学習入門 ・サポートベクトルマシン ・劣モジュラ最適化と機械学習 ・スパース性に基づく機械学習 ・データ解析におけるプライバシー保護 確率と統計は一番重要だと思います。

『深層学習 Deep Learning 監修:人工知能学会 』近代科学社 本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を大幅に加筆再編し、今までの到達点・今後の課題を具体的な研究成果と共に書いたものです。 こんな人におすすめ: ・深層学習の理論を一直線に勉強したい ・複数の深層学習の本を読んで理解を深めたい キーワード: ニューラルネット、勾配降下法、誤差逆伝播法、自己符号化、スパース正則化、CNN、RNN、LSTM、ボルツマンマシン 深層学習もどの分野でも出てくる基本的な内容になっているので、こちらに入れました。

機械学習スタートアップシリーズ これならわかる深層学習入門 (KS情報科学専門書)

🐾 こんな人におすすめ: ・スパース性やそれを利用した手法について学びたい ・次元がサンプル数より大きい問題を扱っていたり、予測の説明力をあげたりしたい キーワード: スパース性、正則化、l1ノルム正則化、トレースノルム、スパース正則化、アトミックノルム 正則化などでスパース性を導くことによって特徴量などを減らし説明力をあげるというのは、直感的には理解できますが、それを数式で表すというのはなかなか簡単には思いつかなさそうだなと思いました。 難易度 1:数式は結構出てくるが、前提知識はそこまで必要ではない 2:機械学習の理論の基礎など、前提知識がある程度必要 3:大学学部の解析学や統計学をしっかり学んでいないと厳しいレベル 基本的には、大学数学の基礎(解析、線形代数)、大学の統計の基礎については前提知識として書かれています。

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こんな人におすすめ: ・バンディット問題について学びたい ・探索と知識利用のバランスの最適化手法を知りたい キーワード: バンディット問題、確率的バンディット、敵対的バンディット、大偏差原理、リグレット解析、UCB方策 バンディット問題のような問題設定は結構あるので、知っていると役立つ部分も多いのではないかと思います。

「これならわかる深層学習 入門」 瀧 雅人著 の正誤表

🙂 2 畳み込みニューラルネット/コラム:知能と飛行機 第10章 イジング模型の統計力学 10. ・ノンパラメトリックベイズ 点過程と統計的機械学習の数理 難易度:3 概要: ノンパラメトリックベイズも、変分ベイズと同様ベイズの理論を応用したものの1つです。

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ですので、その対象者は ・機械学習について、 全くの初学者ではない人 ・機械学習の 理論を学びたい人 ・大学数学や統計などの基礎知識は基本的にもっている人 となっています(これも私の所感です)。 ・Pythonで学ぶ強化学習 改訂第2版 難易度:1 概要: 機械学習は「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」という3つに分けられることがよくありますが、この書籍はそのうちの一つ、強化学習を、コードを書きながら学ぼう、という内容になっています。