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15Stepで踏破 自然言語処理アプリケーション開発入門 | ||
| 著者 | 土屋 祐一郎 | ||
| 出版社 | リックテレコム | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2019年09月23日頃 | ||
| 価格 | 3,300円（税込） | ||
| ISBN | 9784865941326 | ||
| ◆◆ PythonとKerasで基礎から一巡 ◆◆ 本書のゴールは自然言語、とりわけ日本語を扱うサービスや アプリケーションを開発できるようになることです。 そのために欠かせない「機械学習」と「深層学習」について、しっかり解説します。 ただし、難解な理論や数式は大胆にスキップ。 エンジニアの実務に役立つ知識に絞り、独自に15の学習ステップを体系化しました。 数値計算にNumPy、形態素解析にMeCab、機械学習にscikit-learn、ディープラーニングに Keras等を使い、Pythonのコードを記述し動かしていきます。 何らかのプログラミング経験のある方なら、無理なく読めると思います。 ◆◆ 本書の構成 ◆◆ ■1章 演習に入るまえの予備知識 1 序論・自然言語処理と機械学習 2 本書の執筆・開発環境 3 機械学習のためのPythonの基礎 4 数値計算ライブラリNumPy 5 本書で利用するその他の主要ライブラリ ■2章 基礎を押さえる7ステップ Step 01 対話エージェントを作ってみる Step 02 前処理 Step 03 形態素解析とわかち書き Step 04 特徴抽出 Step 05 特徴量変換 Step 06 識別器 Step 07 評価 ■3章 ニューラルネットワークの6ステップ Step 08 ニューラルネットワーク入門 Step 09 ニューラルネットワークによる識別器 Step 10 ニューラルネットワークの詳細と改善 Step 11 Word Embeddings Step 12 Convolutional Neural Networks Step 13 Recurrent Neural Networks ■4章 2ステップの実践知識 Step 14 ハイパーパラメータ探索 Step 15 データ収 ■1章 演習に入るまえの予備知識 1 序論・自然言語処理と機械学習 2 本書の執筆・開発環境 3 機械学習のためのPythonの基礎 4 数値計算ライブラリNumPy 5 本書で利用するその他の主要ライブラリ ■2章 基礎を押さえる7ステップ Step 01 対話エージェントを作ってみる Step 02 前処理 Step 03 形態素解析とわかち書き Step 04 特徴抽出 Step 05 特徴量変換 Step 06 識別器 Step 07 評価 ■3章 ニューラルネットワークの6ステップ Step 08 ニューラルネットワーク入門 Step 09 ニューラルネットワークによる識別器 Step 10 ニューラルネットワークの詳細と改善 Step 11 Word Embeddings Step 12 Convolutional Neural Networks Step 13 Recurrent Neural Networks ■4章 2ステップの実践知識 Step 14 ハイパーパラメータ探索 Step 15 データ収集 | |||
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図解即戦力 機械学習＆ディープラーニングのしくみと技術がこれ1冊でしっかりわかる教科書 | ||
| 著者 | 株式会社アイデミー 山口達輝/松田洋之 | ||
| 出版社 | 技術評論社 | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2019年09月02日頃 | ||
| 価格 | 2,178円（税込） | ||
| ISBN | 9784297106409 | ||
| 機械学習・ディープラーニングについて学ぶための、図解形式の解説書です。エンジニア1年生、機械学習関連企業への就職・転職を考えている人が、機械学習・ディープラーニングの基本と関連する技術、しくみ、開発の基礎知識などを一通り学ぶことができます。 1章 人工知能の基礎知識 人工知能とは 機械学習（ML）とは ディープラーニング（DL）とは 人工知能と機械学習が普及するまで 2章 機械学習の基礎知識 教師あり学習のしくみ 教師なし学習のしくみ 強化学習のしくみ 統計と機械学習の違い 機械学習と特徴量 得意な分野、苦手な分野 機械学習の活用事例 3章 機械学習のプロセスとコア技術 機械学習の基本ワークフロー データの収集 データの整形 モデルの作成と学習 バッチ学習とオンライン学習 テストデータによる予測結果の検証 学習結果に対する評価基準 ハイパーパラメータとモデルのチューニング 能動学習 相関と因果 フィードバックループ 4章 機械学習のアルゴリズム 回帰分析 サポートベクターマシン 決定木 アンサンブル学習 アンサンブル学習の応用 ロジスティック回帰 ベイジアンモデル 時系列分析と状態空間モデル k近傍(k-NN) 法とk平均(k-means)法 次元削減と主成分分析 最適化と遺伝的アルゴリズム 5章 ディープラーニングの基礎知識 ニューラルネットワークとその歴史 ディープラーニングと画像認識 ディープラーニングと自然言語処理 6章 ディープラーニングのプロセスとコア技術 誤差逆伝播法によるニューラルネットワークの学習 ニューラルネットワークの最適化 勾配消失問題 転移学習 7章 ディープラーニングのアルゴリズム 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 再帰型ニューラルネットワーク（RNN） 強化学習とディープラーニング オートエンコーダ GAN（敵対的生成ネットワーク） 物体検出 8章 システム開発と開発環境 人工知能プログラミングにおける主要言語 機械学習用ライブラリとフレームワーク ディープラーニングのフレームワーク GPUプログラミングと高速化 機械学習サービス | |||
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マンガでわかる機械学習 | ||
| 著者 | 荒木 雅弘/渡 まかな/ウェルテ | ||
| 出版社 | 株式会社オーム社 | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2018年08月10日頃 | ||
| 価格 | 2,420円（税込） | ||
| ISBN | 9784274222443 | ||
| 学ぶことの多い機械学習をマンガでさっと学習でき、何ができるかも理解できる!! 本書は今後ますますの発展が予想される人工知能分野のひとつである機械学習について、機械学習の基礎知識から機械学習の中のひとつである深層学習の基礎知識をマンガで学ぶものです。 市役所を舞台に展開し、回帰(イベントの実行）、識別1（検診）、評価（機械学習を学んだ結果の確認）、識別2（農産物のサイズ特定など）、教師なし学習（行政サービス）という流れで物語を楽しみながら、機械 学習を一通り学ぶことができます。 序章 機械学習を教えてください！ 第1章 回帰ってどうやるの？ 第2章 識別ってどうやるの？第3章 結果の評価 第4章 ディープラーニング 第5章 アンサンブル学習 第6章 教師なし学習 エピローグ 参考文献 | |||
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ゼロから作るDeep Learning(2)―自然言語処理編 | ||
| 著者 | 斎藤 康毅 | ||
| 出版社 | オライリー・ジャパン | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2018年07月20日頃 | ||
| 価格 | 3,960円（税込） | ||
| ISBN | 9784873118369 | ||
| 大ベストセラーの続編。さらに作る、さらに深くDeep Learningに迫る！ コンピュータの専門書としては異例の大ヒットを記録した『ゼロから作るDeep Learning』の続編。第二弾の本書では、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングを使ってさまざまな問題に挑みます。word2vecやRNN（リカレントニューラルネットワーク）、LSTMやGRU、seq2seqやAttention……ディープラーニングを支えるこれら最先端の技術を実装レベルでマスターできます。前作同様、平坦な言葉で分かりやすくをモットーに、高度に見える技術の裏側をじっくり説明し、実際に作ることで理解を深めます。最後までコンセプトは変わらない。ゼロから作る！ | |||
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前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック] | ||
| 著者 | 本橋智光/ホクソエム | ||
| 出版社 | 技術評論社 | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2018年04月 | ||
| 価格 | 3,300円（税込） | ||
| ISBN | 9784774196473 | ||
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初めてのWatson | ||
| 著者 | 井上研一 | ||
| 出版社 | リックテレコム | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2016年10月26日頃 | ||
| 価格 | 2,420円（税込） | ||
| ISBN | 9784865940527 | ||
| ■■JavaScriptを書いてWatsonを動かす！■■ 本書は「Watsonを使ってみたい」という方向けの解説書です。 「Watsonとは何か？」からスタートし、クラウドサービスIBM Bluemixの無料枠を使って Watsonを動かしたり、簡単なボットアプリや画像認識アプリを作ります。 ITエンジニアに限らず、JavaScriptが書ける方なら、一般ビジネスマンや学生さんでも、 余さず本書を活用できるでしょう。 第1章 Watsonを知るための6つの質問 第2章 人工知能とは何か？ 第3章 とにかくWatsonを体験してみよう 第4章 Watsonでできること 第5章 Node-REDでTwitter Botを作ろう 第6章 画像認識アプリを作ろう 第7章 Watsonの可能性 | |||
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結果から原因を推理する 「超」入門 ベイズ統計 | ||
| 著者 | 石村 貞夫 | ||
| 出版社 | 講談社 | ||
| サイズ | 新書 |
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| 発売日 | 2016年12月14日頃 | ||
| 価格 | 1,320円（税込） | ||
| ISBN | 9784062579988 | ||
| 推理ストーリーを楽しむうちに、ベイズ統計のポイントが分かる！ 近年注目を集める新しい統計学「ベイズ統計」。“原因の確率を結果から予測する”、それがベイズ統計のポイントです。この本では、ミステリー仕立ての愉快なストーリーを読みながら、「ベイズの定理」を中心に学んでいきます。ベイズ統計のはじめの一歩に最適です。 【推理ストーリーを楽しむうちに、 ベイズ統計のポイントが分かる！】 近年注目を集める新しい統計学「ベイズ統計」。 “原因の確率を結果から予測する”、 それがベイズ統計のポイントです。 この本では、ミステリー仕立ての 愉快なストーリーを読みながら、 「ベイズの定理」を中心に学んでいきます。 ベイズ統計のはじめの一歩に最適です。 〈第I部 推理編〉 第1章 ベイズ警部、殺人事件を捜査する 1.1 美しい田舎町で起きた殺人事件 1.2 ロンドン警視庁鑑識課 1.3 ベイズ警部、捜査開始 第2章 ベイズ警部、データを収集する 2.1 ベイズ警部の聞き込み捜査 2.2 3人の容疑者 第3章 ベイズ警部、関連性について考える 3.1 殺害方法と性別の関連性は？ 3.2 “関連がない”ということ！ 3.3 オッズとオッズ比で悩む 3.4 オッズ比と“独立である”ということ？！ 3.5 モース教授、独立性の検定をおこなう 3.6 決定木とはなんの木？？ 第4章 ベイズ警部、予測確率を計算する 4.1 因果についての大考察 4.2 重回帰式でつまずく 4.3 バーナビ教授によるロジスティック回帰式 4.4 ベイズ警部、毒殺の予測確率を計算する 4.5 ニューラルネットワークによる頭痛 第5章 ベイズ警部、原因の確率を計算する 5.1 古びた教会にたたずむ 5.2 古文書の発見と解読 5.3 古文書のさらなる解読 5.4 原因の確率？ 結果の確率？ 5.5 ベイズ警部のルールーその1- 5.6 ベイズ警部のルールーその2- 5.7 確率で真犯人をつきとめる！？ 5.8 エピローグ 〈第II部 数学編〉 第6章 ベイズの定理を理解する 6.1 確率の定義ーベイズの定理への道ー 6.2 ベイズの定理 6.3 モンティ・ホール問題 | |||
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史上最強図解 これならわかる！ベイズ統計学 | ||
| 著者 | 涌井良幸/涌井貞美 | ||
| 出版社 | ナツメ社 | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2012年03月 | ||
| 価格 | 2,200円（税込） | ||
| ISBN | 9784816351815 | ||
| 本書は、相めてベイズ理論を学ぶ人を対象に、基礎の基礎から解説しました。できるだけ、難しい「数学」や「統計用語」を用いず、理解しやすい「イラスト」と「日本語」の解説でベイズ理論のエッセンスを紹介します。 | |||
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見えないものをさぐる―それがベイズ: ツールによる実践ベイズ統計 | ||
| 著者 | 藤田一弥/フォワードネットワーク | ||
| 出版社 | オーム社 | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2015年11月 | ||
| 価格 | 2,200円（税込） | ||
| ISBN | 9784274218194 | ||
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PHPによる機械学習入門 | ||
| 著者 | 斉藤常治/高橋佑幸 | ||
| 出版社 | リックテレコム | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2014年07月16日頃 | ||
| 価格 | 3,960円（税込） | ||
| ISBN | 9784897979595 | ||
| 「自然言語処理」は、人間が普段使う言葉（自然言語）を、コンピュータが理解できる形に変換し、様々な加工や操作をすること。そして、「機械学習処理」は、人間ではとても扱いきれない大量のデータ分析作業を、人間に代わってコンピュータ（機械）が実現する処理のことです。単純な分類作業や判定作業を模倣します。あたかも人間が学習を進めていくように、そのアルゴリズムを発展させていく、その様を「機械学習」といいます。本書は、これらの分析を、普及率抜群のＰＨＰで実現しました。 | |||
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いまどきのアルゴリズムを使いこなす PHPプログラミング開発テクニック | ||
| 著者 | クジラ飛行机 | ||
| 出版社 | ソシム | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2016年05月 | ||
| 価格 | 3,278円（税込） | ||
| ISBN | 9784802610445 | ||
| 「ＰＨＰの概要がわかった。何か作れないかな？」そんな人にぴったりのヒントが満載！豊富なサンプルプログラムは、もちろんダウンロード可能です。 | |||
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ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 | ||
| 著者 | 斎藤 康毅 | ||
| 出版社 | オライリー・ジャパン | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2016年09月24日頃 | ||
| 価格 | 3,740円（税込） | ||
| ISBN | 9784873117584 | ||
| 実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優れているのか？ なぜ層を深くすると認識精度がよくなるのか？ といった“Why”に関する問題も取り上げます。 | |||
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実装 ディープラーニング | ||
| 著者 | 株式会社フォワードネットワーク/藤田一弥/高原 歩 | ||
| 出版社 | 株式会社オーム社 | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2016年11月30日頃 | ||
| 価格 | 3,520円（税込） | ||
| ISBN | 9784274219993 | ||
| 「ディープラーニング」を概念から実務へ - Keras、Torch、Chainerによる実装！ ー数多の「ディープラーニング」解説書で概念は理解できたが、さて実際使うには何から始めてよいのかー 本書は、そのような悩みを持つ実務者・技術者に向け、画像認識を中心に「ディープラーニングを実務に活かす業」を解説しています。 すでに世界で標準的に使われているディープラーニング用フレームワークであるKeras（Python）、Torch(Lua)、そして日本で開発が進められているChainerを、そのインストールや実際の使用方法についてはもとより、必要な機材・マシンスペックまでも解説していますので、本書なぞるだけで実務に応用できます。 1 はじめに 2 ネットワークの構成 3 基本用語 4 画像のクラス分ー画像を整理する 5 物体検出ー物体の位置を探す 6 Chainerで強化学習ー〇×ゲームに強いコンピュータを育てる ＜付録＞本書で利用するプログラムソースとデータセットの取得方法 | |||
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はじめての深層学習(ディープラーニング)プログラミング | ||
| 著者 | 清水亮 | ||
| 出版社 | 技術評論社 | ||
| サイズ | 単行本 |
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| 発売日 | 2017年01月 | ||
| 価格 | 2,508円（税込） | ||
| ISBN | 9784774185347 | ||
（この項おわり）
