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機械学習の書籍一覧

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MNISTから始める深層学習 -PyTorch-
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本書は著名な機械学習用データセットMNISTとその派生データセットを紹介しつつ、深層学習ライブラリPyTorchを活用し各種手法を動かしてみることに取り組みます。深層学習が動くことを体感するための、簡易なGUIアプリの作成方法についても解説しています。
【目次】
第1章 MNIST
第2章 深層学習 -PyTorch-
第3章 手書き判定GUI
1,760円(税込)
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0件
新卒SE、1年間で機械学習エンジニアを目指す
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本書は専門学校出身の新卒SEが独学で機械学習の勉強を行い、約1年間の勉強の末に機械学習エンジニアになるまでに行った勉強内容と、独学で勉強した際に実装した機械学習のモデルを解説したものです。何を勉強すればいいのか?機械学習で用いられる数学の解説、機械学習の学習アルゴリズムの解説などが一冊に詰め込まれています。さらに、プログラミングをしないで機械学習の実装も紹介しているのでエンジニアではないあなたも機械学習のモデルを構築することが出来ます。

【目次】
1章:機械学習で利用される主な数学知識について
2章:Pythonの環境構築と言語学習
3章:ゼロから作るDeep Learningを勉強してみた
4章:NNCを利用して学習モデルの構築
5章:Chainer
6章:クラウドサービスを使って機械学習環境の構築
7章:Pytorch
1,760円(税込)
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0件
JavaScriptでいきなり機械学習を遊び倒す本
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本書は「機械学習って難しいんでしょ…?」と考えている人に向けて、誰でも手軽に機械学習を活用したWebアプリをJavaScriptで開発できるようになる初心者向けのチュートリアル本です。基本的なJavaScriptの構文さえ使えれば、あとはマウス操作で簡単に機械学習モデルを構築できるWebサービスを組み合わせてミニWebアプリを開発する方法について丁寧に解説しています。これまで、興味はあるけど手が出せなかった人や機械学習を活用してみたいと考えている人、JavaScriptでWebアプリが作りたい人など、幅広く活用できる書籍となっています。

【目次】
第1章 開発環境について
第2章 初めての機械学習モデルを作る
第3章 JavaScriptと連携してみよう
第4章 スマホと連携してみよう
第5章 オブジェクト検出モデルを作る
第6章 学習済みモデルを使ってみよう
1,760円(税込)
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5.0
機械学習・ハッキング・ラボ
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本書ではGCP Cloud AutoMLを使った手軽にできる機械学習の手法を解説しています。具体的には文章の感情分析、画像認識と画像分類、Kaggleのタイタニック問題をAutoMLを使って予測していきます。

まず最初に人工知能の一分野である機械学習とはどのような分野であるのか、教師あり学習と教師なし学習の違い、強化学習、特徴量、モデル、過学習、ニューラルネットワークやディープラーニングの概説を紹介します。その上で元GoogleのAI 研究者のフェイ・フェイ・リー 氏が提唱した「AI の民主化」と「利用者としての人工知能」を考えていきます。

次にGCPのアカウントの作り方、予算とアラートの設定方法、PythonからAutoML APIを実行する開発環境の作り方を解説していきます。

文章の感情分析では、AutoML Natural Language APIをPythonから実行して、近代日本文学を代表する文豪・太宰治の『走れメロス』や『人間失格』の感情分析を試みます。

画像分類では、AutoML Visionを使ってデータセットから都市の写真を学習させ、その学習結果のモデルを元に新しいデータセットに対してどの都市の写真であるのかを自動予測させます。

AutoML Tablesを使ってKaggleのタイタニック問題も解いていきます。タイタニック問題は幾つかの限られたデータを元に誰がタイタニック号から生還したかを予測する問題です。特徴量を適切に選定しながら、この問題をAutoMLで解いていきます。

本書は機械学習を学び始めたい方、手軽に機械学習を実行できる環境を創りたい方に最適です。お気軽に機械学習を始めて未来型生活を構築しましょう。
1,500円(税込)
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5.0
Core ML Tools実践入門 - iOS × DEEP LEARNING
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本書はCore ML Toolsの実践入門書です。

KerasやTensorFlowを用いて構築した機械学習/ディープラーニングのモデルをiOSで利用するために必要な変換ツールである「Core ML Tools」(Pythonパッケージ名としては`coremltools`)の利用方法を**さまざまなモデルをつくりながら**学んでいきます。

最初はわずか2行のコードで変換することからはじめてCore ML Toolsに入門しつつ、もっと高度な変換方法や、モデルのサイズを縮小する方法、パイプラインを構築する歩法、オンデバイスで学習できるようにする方法等も解説していきます。

また巻末には「逆引きリファレンス」も収録しています。開発の現場で「どう書くんだっけ?」となったときに大いに役立つことでしょう。

サンプルコードはGitHubよりダウンロード可能です。
2,500円(税込)
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