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仕事ではじめる機械学習
TOPICS Database 発行年月日 2018年01月 PRINT LENGTH 248 ISBN 978-4-87311-825-3 FORMAT PDF EPUB ソフトウェアエンジニアの間でも一般的な言葉になった「機械学習」。本書では、その機械学習やデータ分析の道具をどのようにビジネスに生かしていけば良いのか、また不確実性の高い機械学習プロジェクトの進め方などを「仕事で使う」という観点から整理します。 プロジェクトのはじめ方や、システム構成、学習のためのリソースの収集方法など、読者が「実際どうするの？」と気になるであろう点を中心にまとめています。上司に「人工知能でいい感じの成果を出してくれ」とあいまいな指示をされたとき、本書で学んだことが活きてくるに違いありません。 著者有賀さんの対談記事: 第1回 第2回 第3回 第4回 正誤表 ここで紹介する正誤表には、書籍発行後に気づいた
Feature Engineering for Machine Learning
Read it now on the O’Reilly learning platform with a 10-day free trial. O’Reilly members get unlimited access to books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers. Feature engineering is a crucial step in the machine-learning pipeline, yet this topic is rarely examined on its own. With this practical book, you’ll learn techniques for extracting a
Generative Adversarial Networks for beginners
Practical Generative Adversarial Networks for BeginnersYou can download and modify the code from this generative adversarial networks tutorial on GitHub here. According to Yann LeCun, “adversarial training is the coolest thing since sliced bread.” Sliced bread certainly never created this much excitement within the deep learning community. Generative adversarial networks—or GANs, for short—have dr
Caption this, with TensorFlow
The image caption generation model. (source: Shannon Shih from Machine Learning at Berkeley. Horse Image sourced from MS COCO.) Image caption generation models combine recent advances in computer vision and machine translation to produce realistic image captions using neural networks. Neural image caption models are trained to maximize the likelihood of producing a caption given an input image, an
5 software development trends shaping enterprise
Open source development, changing infrastructure, machine learning, and customer-first design meet in a perfect storm to shape the next massive digital transformation. Open source software development, infrastructure disruption and re-assembly, machine learning, and customer-first design are part of a perfect storm shaping the next massive digital transformation. You know the one that is creating
The Resurgence of C Programming
To some degree, C was written for the purpose of elevating UNIX from a machine-level operating system to something resembling a universal platform for a wide range of software applications. Since its inception in 1972, C has been the common language of UNIX, which essentially means that it’s everywhere. Example 1-1. C program to blink an LED on an 8-bit microcontroller with a 2,000-millisecond del
Achieving cloud-native operability with microservices, DevOps, and continuous delivery
Software developers like to make lists of three things and then say, smugly, “Pick any two.” For example, the Project Management triangle is good, fast, cheap (pick any two), and the CAP Theorem offers consistency, availability, and partition tolerance (pick any two). When working with cloud-native software, you don’t have the luxury of picking just two items from the trio of microservices, DevOps
Beautiful JavaScript
Read it now on the O’Reilly learning platform with a 10-day free trial. O’Reilly members get unlimited access to books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers. JavaScript is arguably the most polarizing and misunderstood programming language in the world. Many have attempted to replace it as the language of the Web, but JavaScript has survive
実践 機械学習システム
本書は、実際に手を動かしながらシステムを作成し、そのエッセンスを身につけることを目的とした機械学習システムの実践的な解説書です。「データといかに向き合うか」という視点から、生のデータからパターンを見つける方法を解説します。Pythonと機械学習の基本、ライブラリの使い方をはじめ、具体的な例に基づいたデータセット、モデル化、レコメンドと、その改良、音声や画像の処理など、より重要な問題についても解説します。さらに、テキストや画像、音声に対して機械学習の手法を適用する方法を学び、機械学習関連技術の評価方法や、最適な選択を行うための比較方法について学びます。本書で学んだツールと知識があれば、実際の問題を解決できる独自のシステムを作成できるようになるでしょう。 謝辞 原書の監修者について はじめに 1章 Pythonではじめる機械学習 1.1 機械学習と Pythonはドリームチーム 1.2 本書
電子書籍『実践 機械学習』の無料ダウンロードが可能に！
機械学習の基礎について解説した電子書籍『実践 機械学習 ― レコメンデーションにおけるイノベーション』がHadoop情報サイト「Hadoop Times」から無料でダウンロードできます。 著者は『Mahoutイン・アクション』の著作でもお馴染みのTed DunningとEllen Friedman。Apache Mahoutプロジェクトでプロジェクトマネジメント委員やコミッタとして活躍しながら、MapR社でチーフアプリケーションアーキテクトやコンサルタントを務めている両氏が、機械学習の初学者のために書き下ろしたの一冊です。50ページほどの手軽なボリュームながら、レコメンデーションを洗練させるための重要なエッセンスが詰まっています。 機械学習とレコメンデーションについて学習したいけれど、どこから始めればよいか迷っているという方は、手始めに本書を読むところから始めてみてはいかがでしょうか。 H
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GitHub - wesm/pydata-book: Materials and IPython notebooks for "Python for Data Analysis" by Wes McKinney, published by O'Reilly Media