「ITエンジニアのための機械学習理論入門」が発売されます。 - めもめも
gihyo.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。 本書の内容をまとめるにあたっては、国立情報学研究所「トップエスイー」の有志による勉強会で行った議論から、数多くのヒントをいただきました。同勉強会に参加いただいた方々に改めて感謝します。「ITエンジニアのための」と題されていますが、機械学習に興味のある方、これから機械学習を勉強してみたいという方であれば、どなたでも楽しんでいただける内容に仕上げることができました。 Amazonで予約が開始されていますが、参考として、「はじめに」「本書が対象とする読者」「各章概要」を公開しておきます。 はじめに 「機械学習」にかかわるITエンジニアが、予想以上に増えているのかもしれない――そんな疑問を抱いたのは1年ほど前の出来事でした。「データサイエンス」や「ディープラーニング」、果ては「人工知能」まで、メディア好みのバズワードが溢れる
米Microsoft、機械学習サービス「Azure Machine Learning」に関する無料の電子書籍を公開
米Microsoftは、無料の電子書籍「Microsoft Azure Essentials series」の第3弾として、Azureによる機械学習について解説した『Microsoft Azure Essentials: Azure Machine Learning』のPDF版を、4月15日（現地時間）に公開した。MobiおよびePub版も、近日中に公開する。 『Microsoft Azure Essentials: Azure Machine Learning』は、Azure Machine Learning Studioを利用した機械学習における基本的な情報を紹介しており、データサイエンスについて学びたい人や、データサイエンスに関する深い知識を持つ人、これから機械学習やクラウドコンピューティングについて学ぶITプロフェッショナルや開発者など、幅広いユーザーを対象にしている。 全8章で構
「Amazon Machine Learning」発表。クラウドで機械学習サービスを提供
Amazonクラウドはクラウド上で機械学習を提供するサービス「Amazon Machine Learning」を発表しました。 これはAmazon社内でデータサイエンティスト達が使っているのと同じものと説明されており、既存のデータ群から適切な機械学習モデルを作りだし（データからパターンを学習し）、そのモデルを新しいデータに適用して予測などを行っていくというもの。 高いスケーラビリティで日々何十億もの予測を行う能力を備え、リアルタイムに予測を生成できるとされています。 簡単に学習させられ、大規模処理も可能 Amazon Machine Learningのページでは、特長として5つの要素が示されています。 1つ目は、既存データをAmazon S3やRedshift、Amazon RDSなどから簡単に読み込んで学習させることができること。2つ目は、数秒でモデルを作成し、予測までできること。 3つ
機械学習 はじめよう 記事一覧 | gihyo.jp
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PRML の読む章・飛ばす章(私家版) - 木曜不足
機械学習の定番教科書の1つと言われ、各地で読書会が開かれる「パターン認識と機械学習」(PRML)。読み解くにはある程度の解析と線形代数の知識が必要なため、数学が苦手な学生さんや××年ぶりに数式を目にしたというエンジニアたちを次々と「式変形できない……」という奈落に叩き込んでいるという。 サイボウズ・ラボの社内 PRML 読書会でもその現象が発生。見かねた同僚の光成さんが PRML で使われている数学の解説だけではなく、PRML の中で省略されている式変形の過程も含めて書き下したメモ（社内通称：アンチョコ）が暗黒通信団から「機械学習とパターン認識の学習」という同人誌として出版され、全国のジュンク堂で購入可能となるとちょっとしたムーブメントががが。 現在はアマゾンでも購入可能となっているが、もともとのアンチョコも PDF で無料公開(CC-BY ライセンス)されているので、紙の本でないと勉強す
PRML/course - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」
必要な事前知識† 微積分：多変量の微分や積分は必要です．ラグランジュの未定乗数法や簡単な変分も必要ですがこれらは付録に簡単な解説があります．複素数の微積分については不要です． 線形代数：3×3以上の固有値・逆行列，行列に対する微積分は必要ですが，これらについては付録に簡単にまとめられています．\(l^2\)空間やヒルベルト空間，複素数については不要です． 確率：基礎については1章で述べられていますが，確率の扱いや考えに慣れていると便利です．確率測度など公理にまで踏み込んだ知識や，統計の検定などの知識は不要です． ↑ 本書に関連する分野† 以下の分野でデータからの予測や分析が必要とされる分野 対象分野：本書と直接的な関連がある分野には次のようなものがあります． 機械学習，パターン認識，統計，データマイニング 応用分野：機械学習，パターン認識，統計的予測技術が応用されている分野には次のようなも
深層学習(Deep Learning)とベイズ的最適化(Bayesian Optimization)による医用画像読影支援の試み
深層学習(Deep Learning)とベイズ的最適化(Bayesian Optimization)による医用画像読影支援の試み
これからはじめる人のための機械学習の教科書まとめ - EchizenBlog-Zwei
最近では企業における機械学習の認知度も高まっていてエンジニアの求人募集でも「望ましいスキル：機械学習」というのをよく見かける。特にweb系の企業だと当たり前のように機械学習を活用した魅力的なサービスが生み出されているようだ。 そんなわけで先日書いた機械学習の入門記事もそれなりに好評で末尾の教科書リストも結構参考にしていただいた様子。ということで、これから機械学習をはじめる人のためにオススメの教科書を10冊ほどピックアップしてみた。 幸いにして機械学習の分野には良書が多い。5年前はナイーブベイズすら知らなかった私も、これらの教科書のおかげでなんとか機械学習を使えるようになりました！(個人の体験談です。効果には個人差があります) 参考: 機械学習超入門 〜そろそろナイーブベイズについてひとこと言っておくか〜 - EchizenBlog-Zwei 最初に既存の機械学習の教科書まとめを挙げておくの
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