「ITエンジニアのための強化学習理論入門」が発売されます - めもめも
www.amazon.co.jp 表題の書籍が技術評論社より発売されることになりました。執筆にご協力いただいた方々には、あらためてお礼を申し上げます。販売開始に先立って、「はじめに」「目次」「図表サンプル」を掲載させていただきますので、先行予約される方の参考にしていただければと思います。 はじめに 「Q LearningとSARSAの違いを説明してください。」皆さんは、この質問に即答できるでしょうか？ 本書を読めば、自信を持って答えられます！ —— と、謎の宣伝文句（？）から始まりましたが、少しばかり背景を説明しておきましょう。 2015年に『ITエンジニアのための機械学習理論入門』(技術評論社)を出版させていただいた後、驚くほどの勢いで機械学習の入門書が書店にあふれるようになりました。そしてまた、回帰モデルによる数値予測、分類モデルによる画像データの識別など、教師データを用いた機械学習モ
データサイエンティストを目指して勉強した1年間まとめ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 本記事では、データサイエンスについて学んだこと、データ分析業務に携わって、経験したこと、気付いたことをまとめています。特に、後半を中心にまとめています。前半についてはこちらの「データサイエンティストを目指して半年で学んだことまとめ」に書いています。ご興味があれば、読んでいただければと思います。 全ては**ビジョン（あるべき/ありたい姿）**を明確にしてから始まる データ分析で最も重要になるのが、ビジョン（あるべき/ありたい姿）の明確度にあると感じています。ビジョンが明確であるほど、課題・目的も明確に設定でき、課題解決のための仮
機械学習を初めて勉強する人におすすめの入門書 - old school magic
概要 私が機械学習の勉強を始めた頃、何から手を付ければ良いのかよく分からず、とても悩んだ覚えがあります。同じような悩みを抱えている方の参考になればと思い、自分が勉強していった方法を記事にしたいと思います。 目標としては、機械学習全般について、コンパクトなイメージを持てるようになることです。 そのためにも、簡単な本から始めて、少しずつ難しい本に挑戦して行きましょう。 入門書 何はともあれ、まずは機械学習のイメージを掴むことが大切です。 最初の一冊には、フリーソフトでつくる音声認識システムがおすすめします。 フリーソフトでつくる音声認識システム - パターン認識・機械学習の初歩から対話システムまで 作者: 荒木雅弘出版社/メーカー: 森北出版発売日: 2007/10/17メディア: 単行本（ソフトカバー）購入: 45人 クリック: 519回この商品を含むブログ (38件) を見るレビュー :
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『パターン認識と機械学習の学習 普及版』（PDF）
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