AI(人工知能)に関係する業界や企業に勤めたい、そのためにディープラーニングを勉強したい、というディープラーニング入門者も多いですよね。ディープラーニングは時代の最先端を走る技術であり、また伸びしろがある分野なため、ぜひともディープラーニングを学んでおき、就職活動を有利にしたりキャリアアップを目指したでしょう。 でも、ディープラーニングを学ぶといっても、どこから手を付けていいのかわからない、何を勉強するべきかわからないという状態に陥ってしまうこともしばしば。社内研修を受けたりスクールに通ったりせず、まったくの独学でディープラーニングを学ぶのであればなおさらです。 そこで今回は、ディープラーニングの入門にうってつけの参考書を紹介します。まずは、そもそもディープラーニングとは何なのか?について解説しましょう。 ディープラーニングってどんな技術? ディープラーニングは日本語で深層学習とも呼ばれ、
はじめに 機械学習の書籍多いけど、どれ買えば良いのかをレベル別にオススメします。 レベルはレベル1~レベル5の五段階です。 今の自分にあったレベルから書籍を選んでみて下さい。 また3〜4ヶ月でここに紹介した書籍を読み進められるとベストです。 勉強方法はこのnoteでは触れませんが、Couseraのマシンラーニングコースなどオンラインでとても良い講座があるので、書籍以外のサービスも活用してみて下さい。 *AIに関して勉強したい方は下記の2つご利用ください! AI Academy 無料でPythonや機械学習、ディープラーニングが学べるオンラインAIプログラミング学習サービス *一部コンテンツは月額980円にて全て利用可能。 AI Academy Bootcamp 個人向け2ヶ月10万円で受講可能な、受講後すぐに業務で使える分析力を身に着けられるAI・データ活用ブートキャンプ 人工知能基礎編<
本記事は『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』からの抜粋です。掲載にあたり、一部を編集しています。 サポートベクトルマシン(カーネル法) ディープラーニングが登場する少し前には、カーネル法を用いたサポートベクトルマシンは大変人気がありました。 サポートベクトルマシンにカーネル法というテクニックを導入することで、複雑なデータに対して人手で特徴量を作らなくとも扱えるようになったためです。もちろん、今もさまざまな分類・回帰の問題に使われるアルゴリズムです。 概要 本節ではサポートベクトルマシンにカーネル法を導入することで、複雑な決定境界を学習できることを説明します。ここでは分類を例にとって説明していますが、回帰にも同様にカーネル法を利用できます。 線形サポートベクトルマシンではマージン最大化により、データからなるべく離れた「良い」決定境界を得ることができます。しかし、決定
ITに強いビジネスライターとして、企業システムの開発・運用に関する記事や、ITベンダーの導入事例・顧客向けコラム等を多数書いてきた筆者が、仕事を通じて得た知見をシェアいたします。 AIに仕事を奪われる? そんなことを心配しているのなら、至急読んでほしい本です。 自分は大丈夫と思っている人もぜひ。 ITに強いビジネスライターの森川滋之です。友人である「ラテラルシンキングトレーナー」の木村尚義さんが新刊を送ってくださったので、ご紹介したいと思います。 『「わか者、ばか者、よそ者」はいちばん役に立つ AI時代の創造的思考」(三省堂書店)という本です。 ●AI関係の記述は読み飛ばしてほしい 基本的には推薦するのですが、まずネガティブなことを書きます。 「はじめに」に書いてあるAI関係の歴史については、ちょっと見過ごせないレベルの誤解があります。細かい指摘をするとキリがないので、1つだけ大きなことを
エンジニアにとって人工知能は魔法には程遠いものですが、実際にどんな理論や技術が人工知能を可能にしているのかと問われると答えづらいのではないでしょうか。これから不可欠になる多様な技術を広く知っておいていただきたい、そんな思いから、翔泳社は12月16日に『あたらしい人工知能の教科書』を刊行します。 『あたらしい人工知能の教科書 プロダクト/サービス開発に必要な基礎知識』は、機械学習や自立知能エージェント、パターン認識、分散コンピューティングなど人工知能を支える多様な理論と技術について、広く解説・紹介した教科書的な1冊です。 人工知能はいまだ魔法の杖のごとく紹介されますが、エンジニアにとっては自身の持つ技術や開発しているプロダクトと地続きの技術です。しかし、いろいろな意味や技術を包含してしまっている人工知能に、実際にどんな技術が利用されているのかと問われると、はっきり答えられない方もいるかもしれ
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