「機械学習」に関する記事
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2019/08/30深層学習が強化学習において果たす役割とは？『現場で使える！Python深層強化学習入門』から紹介
AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されている深層強化学習。AI開発に携わる第一線の著者陣が開発手法について解説した『現場で使える！Python深層強化学習入門』（翔泳社）より、「Chapter1 強化学習の有用性」を抜粋して紹介します。
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2019/08/07強化学習と深層学習を組み合わせると何ができるのか？『現場で使える！Python深層強化学習入門』発売
Alpha Go（アルファ碁）でも利用されている深層強化学習。AIサービスのみならずロボティクス分野でもその応用が期待されています。AI開発に携わる第一線の著者陣が深層強化学習の開発手法について書き下ろした『現場で使える！Python深層強化学習入門』が8月7日に発売となりました。
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2019/07/18Python 3.7に対応！ 『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書』の第2版が発売
翔泳社から『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい機械学習の教科書 第2版』が7月18日に発売となりました。初版は2018年1月にPython 3.6対応版として発売。その後、アップデートされたPython 3.7に対応したのが本書です。ライブラリが充実しているPythonで機械学習を始めてみたい方に基礎となる数式とコードを合わせて紹介するので、機械学習への本質的な理解が深まる内容になっています。
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2019/06/20人気のPythonで深層学習を始めたい！ 『現場で使える！Python深層学習入門』発売
深層学習を利用するための言語として人気の高いPython。翔泳社ではPythonと深層学習を基礎から習得できる『現場で使える！Python深層学習入門』を6月20日に発売しました。Pythonから学びたい、Pythonで深層学習のモデルを構築してみたい、そんな方におすすめです。
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2019/05/31業務で機械学習を使うためには、まず課題を洗い出す～『現場で使える！Python機械学習入門』より
翔泳社では5月24日に『現場で使える！Python機械学習入門』を発売しました。今回本書の「CHAPTER2 機械学習を実務で使う」から、機械学習を利用数前の段階、そもそも機械学習で解決すべき課題を洗い出すための方法について紹介します。
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2019/05/24機械学習をプロダクト開発で利用できるように 『現場で使える！Python機械学習入門』発売
機械学習を業務で利用するには、解決したい課題に適したアルゴリズムや手法を選ぶ必要があります。そのためには基礎や理論をしっかり理解しなければなりません。翔泳社では5月24日に『現場で使える！Python機械学習入門』を発売、これから機械学習を習得したい方におすすめです。
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2019/04/24機械学習アルゴリズムのしくみを解説 「サポートベクトルマシン」と「k-means法」とは
機械学習を学び始めた初学者にとって、そのアルゴリズムのしくみをしっかり理解するのは簡単ではありません。そこで今回、『見て試してわかる機械学習アルゴリズムのしくみ 機械学習図鑑』から「サポートベクトルマシン（カーネル法）」と「k-means法」を紹介します。
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2019/04/17機械学習のアルゴリズム17種をフルカラーで紹介 『機械学習図鑑』発売
文字や概念だけでは理解しづらい機械学習のアルゴリズム。翔泳社では17種のアルゴリズムの仕組みを完全フルカラーで図解した『機械学習図鑑』を4月17日に発売しました。一覧性が高く理解度も深まるため、知らないアルゴリズムを学びたい方、リファレンスとして使いたい方などにお勧めです。
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2019/01/23テキストマイニングや評判分析も 『Pythonで動かして学ぶ 自然言語処理入門』
機械学習の分野で大きな注目を集めるのが自然言語処理。文章の自動分析などに関心を持つ方も増えています。翔泳社ではまず自分で試してみたい方のために『自然言語処理入門』を1月23日に発売しました。Pythonの利用経験があれば、すぐにでも実践できる内容です。
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2018/12/21「中の人」が教える！ OSSを“Apache”ブランドに育てるApache Incubatorのしくみとは？
Apache Software Foundation（ASF）には200以上ものOSSが所属しています。これらのOSSはもともとどこかの企業や個人ボランティアのグループが開発していたOSSであり、その後ASFに寄贈されたものです。ただし、いきなりASF の正式プロジェクトになれるわけではなく、いったんは Apache Incubatorと呼ばれる「養成所」に入門し、そこで Apacheの流儀を学び、卒業すると ASFの正式プロジェクトとなります。本記事ではApache Incubatorのしく...
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2018/12/17話題の「ランキング学習」とは？ 回帰法・分類法との違いからモデル構築まで
近年、「AI」という言葉をよく見かける背景には、機械学習を使った多様な手法による飛躍的進歩があります。この機械学習の主な手法の1つに「教師あり学習」があります。 教師あり学習には大きく分けて2つのタイプがあります。1つは、ある画像を「犬か否か」推定、あるいは「犬、猫、鳥」のどれに分類されるか推定する「分類」です。もう1つは、ある出来事が起こる確率を推定する「回帰」です。どちらのタイプも教師あり学習ではよく用いられますが、本記事で紹介する「ランキング学習」は一般的な「分類」や「回帰」とは 少し異...
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2018/11/30要件定義書がしっかり読まれているかを測定――視線情報を機械学習にかけ、要件定義書レビューの評価を行う
社会人エンジニア向けの教育プログラム「トップエスイー」から、エンジニアの皆さんに対して有用な情報をお届けするコーナーです。上流工程ではドキュメントを作成しますが、記述に不備があると後々の工程まで響きます。その一方で、ドキュメントの評価は人間に委ねられています。ここで、人間は実際にドキュメントを読んで、問題点の抽出などが十分に行われているかという疑問が出ます。その回答として、レビュアーの視線を測定することで、十分なレビューをしたかどうかを判定する方法を探りました。視線を測定するアイトラッカの出力...
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2018/10/29なぜいま機械学習が注目されているのか――教師あり学習、教師なし学習、強化学習の基本を理解する
機械学習への関心が高まる中、特にその手法の一つである深層学習が注目されています。こうした流れを感じ、これから技術を身につけたいと考えている方も多いのではないでしょうか。しかし、まずはその土台となる機械学習について理解を進める必要があります。今回は翔泳社が発売した『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』から、機械学習の概論を紹介します。なお、本書ではデータ可視化やグラフの作成などを解説したあと、深層学習についても具体的に解説しています。
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2018/10/24AI開発を仕事にするための具体的な行動計画を『機械学習エンジニアになりたい人のための本』から紹介
AIや機械学習を仕事にしたいと思いながら、実際に今から何をすればいいのかわからない。そんな悩みを抱える方のために、『機械学習エンジニアになりたい人のための本』（翔泳社）から具体的な行動計画を紹介します。初級から上級まで段階別のやることリストに沿って長期的な計画を立てることが肝要です。また、本書では転職にあたって履歴書や職務経歴書の書き方も解説していますので、ぜひ参考にしてください。
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2018/10/22人気のディープラーニング講座が書籍化！『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』
プログラミング学習サービスのAidemyで人気の講座「ディープラーニングで画像認識モデルを作ってみよう！」が書籍化、翔泳社から『Pythonで動かして学ぶ！あたらしい深層学習の教科書』として10月22日に発売となりました。関心が高まる一方の深層学習の基本を学びたい方にお勧めです。
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2018/10/17今から機械学習エンジニアになるには？ 学習方法や転職のノウハウを詰め込んだガイドが発売
需要が拡大する機械学習エンジニア、一方で目指す人も増え続けています。翔泳社ではこれから機械学習エンジニアとして活躍していきたい方のために、勉強方法や転職のノウハウ、実務のポイントを解説した『機械学習エンジニアになりたい人のための本』を10月17日に発売しました。
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2018/09/25数式で説明された機械学習の本を深く理解するために――大学数学の基礎を解説したシリーズ3編
『技術者のための基礎解析学』を皮切りに、『技術者のための線形代数学』が8月、『技術者のための確率統計学』が9月に翔泳社から発売となった。いずれも機械学習を支えている数学であり、本シリーズでは基礎からしっかりと解説されている。今回、シリーズ3編が揃ったのを記念して、著者の中井悦司さんからのメッセージを紹介する。
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2018/09/20データ分析エンジニアの基礎をひととおり 『あたらしいPythonによるデータ分析の教科書』発売
今、業務改善や広告の価値評価、天気予報など、いろいろな領域でデータ分析が活用されています。そこでは主にビッグデータを機械学習で処理し、傾向や有用な情報を抽出して利用しているのです。翔泳社ではデータ分析の基礎を学べる『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』を9月19日に発売しました。まず技術や知識の土台を作りたいからにお勧めです。
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2018/09/04機械学習エンジニアとして数学を理解しておきたい！ベクトルや行列を扱う線形代数学を学び直すために
機械学習を支える数学分野の一つ、線形代数学。大学で学んだ覚えのある方もいるかもしれませんが、エンジニアとして仕事をする中で改めて学び直したいと考えることはないでしょうか。そんな方のために、中井悦司さんによる『技術者のための線形代数学』から、本書を通して線形代数学を学び直すためのポイントを紹介します。
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2018/07/24アルファ碁ゼロに使われているディープラーニングを解き明かす 論文から詳細を紹介
2017年10月にアルファ碁の進化版、アルファ碁ゼロの仕組みを解説した論文が発表されました。人間の知識なしに囲碁AIを作るという目標が掲げられたアルファ碁ゼロ。そこで使われているディープラーニングの詳細について、『最強囲碁AI アルファ碁 解体新書 増補改訂版 アルファ碁ゼロ対応』から紹介します。
