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Python によるはじめての機械学習プログラミング [現場で必要な基礎知識がわかる] 著者 島田達朗，越水直人，早川敦士，山田育矢 著 発売日 2019年4月19日 更新日 2019年4月19日 本書は，2019年4月19日に発売された書籍の電子版です。

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Yves Hilpisch 著、黒川 利明 訳、中妻 照雄 技術監修; 2019年12月 発行; 656ページ; ISBN978-4-87311-890-1; 原書: Python for Finance, 本書は、Pythonを使った金融工学の初歩的な基本事項からアルゴリズム取引やデリバティブ分析までカバーし、必要なプログラミング、機械学習や深層学習を利用したデータ分析、統計などについて、数理と実用面から詳しく解説します。「データ駆動型アプローチ」と「AIファーストファイナンス」を軸に、これからのファイナンスに必要な戦略と実践力を体得できることを目的とします。 2017年5月31日 解析技術が進歩し、深層学習に関する話題を昨年より広範に見聞きするようになった。 深層学習が採用するニューラルネットワークアプローチでは、機械学習の場合より微妙なパターンや相関関係を導き出すが、それは大量の解析データが 

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大手IT企業は、機械学習に対する投資に力を入れています。例えば、Appleは機械学習企業を、2015年から2016年にかけて3社も買収しました。 MicrosoftやAmazon、Googleといった企業も機械学習サービスやツールの開発に力を入れており、熾烈な競争が続いています。 Pythonで学ぶ 基礎からの機械学習入門6 機械学習手法による ~ 本連載では、プログラミング言語Pythonを用いて実際に手を動かしながら機械学習に触れ、機械学習でどんなことができるのかを紹介していきます。 1.7 最も小さな機械学習レシピ：svm分類 1.8 交差検証の紹介 1.9 すべてを1つにまとめる 1.10 機械学習のオーバービュー：分類と回帰 第2章 モデル構築前のワークフローと前処理―サンプルデータの作成から確率的勾配降下法まで／2.1 はじめに 機械学習を実践するアプローチで「数理モデルを組む、確認する（数式を展開して実装準備）」→「python実装」→「結果の評価(あらかじめ損失関数をデザイン)」の流れを鍛錬するタイプには良書ですね。 16.ITエンジニアのための機械学習理論入門 中井悦司／著 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。 17.データ分析のための機械学習入門 Pythonで動かし、理解できる、人工知能技術 橋本泰一／著

2018年11月28日 アマゾンが従業員教育に利用しているのと同じ機械学習に関する教育コースが無償で公開されることになった。 また、ビジネスリーダー向けのコースには、人工知能（AI）や機械学習、深層学習などの技術に関する基礎的なことを 試験では、例えば特定のビジネス課題にはどのようなアプローチが最適か、特定の機械学習アプリケーションには このコースでは、Python、数学／統計、倫理、データ分析、「Azure Machine Learning」、コンピュータビジョン、自然言語処理、音声認識などを扱っている。

2019/05/25 機械学習の一般概念（1.1節） 3種類の学習と基本用語（1.2～1.3節） 機械学習システムをうまく設計するための構成要素（1.4節） データ解析と機械学習のためのPythonのインストールとセットアップ（1.5節） 【 第2刷にて修正 】 2019/11/28 講義はデータサイエンスにおける主要言語のpythonの基礎から始まるため、pythonに触れたことがない人でも学習がしやすくなっております。また内容としては、統計的数値計算や機械学習に関する技術を網羅的に学習できるだけでなく、SQLやMongoDB、分散処理のフレームワークであるSparkなど 2019/05/03 機械学習は、近年で驚くほど多くの場所で使われるようになりました。GoogleやFacebook、Amazonはもちろん、国内国外で機械学習をコア技術としている注目スタートアップの数がめざましく増えています。 機械学習とは、簡単に言うと、今までは人が行なっていたグループ分けやデータに基づく予測 2018/04/23

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2019/02/23 2019/04/24 2019/05/25 機械学習の一般概念（1.1節） 3種類の学習と基本用語（1.2～1.3節） 機械学習システムをうまく設計するための構成要素（1.4節） データ解析と機械学習のためのPythonのインストールとセットアップ（1.5節） 【 第2刷にて修正 】 2019/11/28

本書は機械学習理論を数学的な背景からしっかりと解説をしていきます。そしてPythonによるサンプルプログラムを実行することにより、その結果を見ることで機械学習を支える理論を実感できるようになります。 機械学習技術を用いてロボットに何らかのタスクを覚えさせようとする際、課題となるのが「複数のタスクをどう効率的に学習するか」である。 単一のタスクであれば、そのタスクのお手本動作を大量に集め、それらを教師あり学習させるというアプローチ 脳波の状態をデータ化して機械学習と組み合わせることで、学習効率を飛躍的に高められる──。本当にそんなことが可能なのだろうか？ 実験を RとPythonで学ぶ[実践的]データサイエンス＆機械学習. 本書は野村総合研究所のシステムコンサルティング事業本部で実施している「アナリティクス研修」をベースにした書籍で，「統計的なモデリングとは何か？」「モデルに基 さらに、Python を使用して「花の種類の判別」「手書き数字の認識」などの問題を処理するための技術を学びます。しかし、機械学習では、学習データに合うようにモデルを作成した結果、汎用性を失ったモデルになってしまう問題（過学習）が発生すること そのたびに「ニューラルネットワークをはじめとした機械学習の手法が目指しているのは、『モデルの予測値と、実際の値との誤差をなくすこと』」（『ディープラーニングG検定公式テキスト』p.144）という基本を思い出すようにした。

2018/09/01（土）開催 Pythonによる機械学習入門 概要 Pythonによる機械学習入門講座を実施いたします！入門として、機械学習のライブラリであるscikit-learn（sklearn）の習得をハンズオン形式で行います。 sklearnはオープンソースの機械 人気Python技術書の著者が教える【正しいプログラミングの学びかた】〜プログラミングで仕事・人生をハックしよう〜【リピート開催】 本講座は、 ITニュースを扱うメディアである「 ASCII.jp 」内の「 プログラミング＋ 」にて最新プログラミング情報を記事やセミナーを通じてお伝えしてきた Python によるはじめての機械学習プログラミング [現場で必要な基礎知識がわかる] 著者 島田達朗，越水直人，早川敦士，山田育矢 著 発売日 2019年4月19日 更新日 2019年4月19日 本書は，2019年4月19日に発売された書籍の電子版です。 2016/12/13 【概要】 人工知能関連のプロダクト・サービスの開発において、機械学習は最初の学習領域です。 本書は、機械学習の基本と実践手法について解説した書籍です。 機械学習の開発環境の準備、実際の現場での利用方法、そしてブラックボックス化しがちな理論部分もしっかりフォローしてい 無料でダウンロードできるIT技術系電子書籍（EPUB／PDF）一覧【2016年版】 Microsoft PressとApressを中心に、無償で入手・購入可能なコンピューターおよびIT技術系の電子書籍を50冊以上、集めてみた。ほとんど英語の書籍だが 2019/02/07

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機械学習： （実務経験～1年程度あり） ビジネス力： （実務未経験者OK） ※必ずしもチャートに該当せずともご受講いただけます。目安としてご参照ください。 セミナー詳細 1．機械学習基礎 （1）モデルの精度 本研修では、Pythonを用いて技術的問題を解決するための機械学習のアルゴリズムとそのアプローチ方法を学びます。講義とハンズオンを交え、実際に機械学習を適用する際のデータの質・量やパラメータの考え方、問題定義の方法などにも触れながら理解を深めていきます。 ちょっとデータ分析したいなぁ～と感じてPythonの勉強を始めたので忘備録としてPythonの入門に必要なことをまとめてみました。 誰かにシェアするためというより自分のためなのですがPythonに興味があるとか、少しでもプログラミングを始めたいと感じている人に参考になればうれしいです 機械学習技術は，車の自動運転やロボット制御などにも利用され，fa分野では機械学習技術の応用が急速に発達している。 一方PA分野では，プロセスデータを使ったデータ解析事例は増加しているものの，プロセスの制御においては，機械学習やAIを使った 機械学習とは？ 人工知能：計算機上で人間の知能を再現する技術（1956年～） 機械学習：データを統計的に解析して、予測や分類を行う モデルを学習（構築）する技術 深層学習：人間の脳の仕組みに基づく深い 階層をもつモデルを学習する技術 P. Viola and M Pythonの学習方法【人工知能・機械学習・深層学習編】 アプリ開発編と同じく、作りたいものが決まれば、あとは逆算して、自分に必要な学習を進めていけば良いだけです。この章では機械学習・深層学習の効率的な学習方法について解説していきます。