「機械学習」の検索結果

本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング(CNN/RNN)、敵対的生成ネットワーク(GAN)、強化学習などを取り上げ、scikit‐learnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13～16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。「データから学習する能力」をコンピュータに与える；分類問題―単純な機械学習アルゴリズムの訓練；分類問題―機械学習ライブラリscikit‐learnの活用；データ前処理―よりよい訓練データセットの構築；次元削減でデータを圧縮する；モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス；アンサンブル学習―異なるモデルの組み合わせ；機械学習の適用1―感情分析；機械学習の適用2―Webアプリケーション；回帰分析―連続値をとる目的変数の予測；クラスタ分析―ラベルなしデータの分析；多層人工ニューラルネットワークを一から実装；ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する；TensorFlowのメカニズム；画像の分類―ディープ畳み込みニューラルネットワーク；系列データのモデル化―リカレントニューラルネットワーク；新しいデータの合成―敵対的生成ネットワーク；複雑な環境での意思決定―強化学習

実際に装置を作ることでリンク機構の働きがわかる!

機械学習は、人工知能を支える技術の1つです。本書では、RaspberryPiを使いサポートベクトルマシンや多層ニューラルネットワークを体験し、機械学習の概念の理解を目指します。最後はディープラーニングの演習も行います。演習用のプログラムはダウンロードできるので、プログラミング経験なしでも、すぐはじめられます。機械学習にはScikit-learn、ディープラーニングにはkeras、画像処理にはOpenCVを使用します。●本書で行う主な演習・アヤメのデータを種類別に分類する・0～9の手書き数字を分類する・マウスで描いた数字を認識する・カメラで映した手の形(グー、チョキ、パー)を認識する・じゃんけんで人間が次に出す手を予測する・コンピュータと勝負!じゃんけんシステムを構築する・上記の演習のディープラーニングによる性能向上【本書の演習を行ううえで推奨する機器やシステム】・RaspberryPi……RaspberryPi2ModelBまたはRaspberryPi3ModelB・OS……Raspbian(NOOBS2．4．4以降。「Stretch」というバージョン以降のもの)【注】本書の演習は、RaspberryPiとRaspbian以外の環境には対応しておりません。また、本書は、パソコンやインターネットの一般的な操作をひと通りできる方を対象にしているため、基本操作などは解説しておりません。本書に掲載される情報は、2018年2月下旬時点のものです。刊行後の最新情報はサポートサイトに掲載します。【本書のサポートサイト】(本書刊行後よりご利用いただけます)http：//bluebacks．kodansha．co．jp/special/ml．htmlサポートサイトがメンテナンス中の場合の対処法は、https：//twitter．com/bluebacks_pubにて発信します。

「最近よく聞くPythonってなんだろう?」 「プログラミングをやってみたいけど、どこから始めればいいかな?」 そんな風に思っている方にぴったりの1冊です。 本書は、Pythonに興味を持っている方や、これからプログラミングを始めてみたい方、プログラミングに興味のある学生さんに向けて、丁寧に、やさしく解説をした本です。 書籍でプログラミングを学ぶ場合につまづきがちな環境構築はなるべく簡単なものを選び、簡単に始められるようにしています。プログラミングも、簡単なものから少しずつステップアップして、無理なく進めていけるようになっています。 この本の特徴は、「できた!」「動いた!」という感覚を積み重ねていけることです。すぐに動かせるサンプルを使いながら基本文法を学習できるようにし、「動かしながら学べる」ようにしています。 思い通りに動かすことで、学んだことがしっかりと身につきます。 Pythonの入門書は、画面にプログラムの結果を表示させて終わるものが多いですが、本書では、後半の章で、画面に円や四角を描画したり、ゲームを作ったりと、わくわくするような結果が得られるサンプルを用意しています。今話題の機械学習にもチャレンジしています。 たとえば、Chapter 6 ではプレイヤーをゴールまで連れて行く迷路ゲームや、車を操作するドライブゲームを作ります。自分で作ったゲームが動く喜びを、ぜひ味わってみてください。 Chapter 7 では、花の画像の分類や、手書き文字の認識、自分で収集した画像の分類などを行います。機械学習の第1歩を、ぜひここで体験してみてください。 本を読み終えたときにはきっと、「もっといろんなことができるようになりたい」と思ってもらえる、そんな1冊です。 Chapter 1 プログラミングって何だろう? Chapter 2 プログラミングをはじめよう Chapter 3 制御構文を使ってみよう Chapter 4 リストと辞書型を使ってみよう Chapter 5 関数を使ってみよう Chapter 6 ゲームを作ってみよう Chapter 7 機械学習に挑戦してみよう

2006年出版以来、amazon.comの人工知能部門で世界的トップセラーとなり、たちまち4刷となった英語版原著Pattern Recognition and Machine Learning、待望の日本語版。5名の監訳者のもと、選りすぐられた日本人研究者達14名によって丁寧に訳出。ベイズ理論に基づいた統一的な視点から、機械学習とパターン認識の様々な理論や手法を解説。

数学の知識がなくても読み進められる、理論だけでなく実践面も重視した機械学習の入門書! バックグラウンドに数学的な知識がなくても理解できるように書かれた、Pythonを使った機械学習の入門書。Pythonの機械学習用ライブラリの大定番、scikit-learnの開発に関わる著者が、scikit-learnを使った機械学習の方法を、ステップバイステップで解説します。最初に実践について述べて後から理論を補強するスタイルで、理解しやすいように工夫されています。理論面と実践面のバランスが良く、モデルの評価と改善について多くの紙面を割くなど、類書にはない特徴を備えています。

ギヤを使用して回転や動力伝達がわかる! ベースに挿し込むだけで簡単に歯を噛み合わせられます。

ラズベリー・パイを高度な赤外線学習リモコンにする拡張基板です。 基板上の10個のスイッチを、それぞれ外部赤外線リモコンの動作を基板本体内に記録可能。 メーカーサイトにて、各社2500以上のリモコンコードを公開、リモコンコードを自由に選んでオリジナルの高機能リモコンを作成できます。

これからPythonを始めて、実践で使えるレベルを目指す!Pythonの基礎文法から始めて、Webアプリ開発までしっかり解説。「機械学習/AI」など人気のトピックから応用まで網羅!

自由な長さに調節でき、任意の位置でケーブルをしっかりロックします(特許取得済み) ケーブルは摩擦や雨に強いビニールコーティング仕様 ロック部分も錆びにくい コンパクトにまとめることができ、持ち運びに便利 パイソン(ヘビ)をイメージしたユニークなデザイン

リンク機構のアーム材、軸受け材、構造材などに幅広く使える強度の高いABS製アーム。サイズは幅10mm長さ210mm厚さ 3.5mm。5mm間隔で3mmの穴が設けられ、取り付け個所を自由に選べ、ニッパーやカッターで手軽に好みの長さに切断。色はグレー。3mmプッシュリベットセットと組み合わせて、ロボット工作の動きに必要な様々な構造を作ることができます。

大きな設定ダイヤルでパラメータを一発設定! EASYキーで、使用頻度の高いパラメータのみ表示 インバータに電源を入れなくても、パラメータ設定が可能 長寿命設計 RoHS(欧州特定有害物質使用制限)指令に対応 安全機能搭載で、信頼性の高い出力遮断が可能 モータと一緒に、省エネルギーを実現 高トルク負荷を楽々運転 オートチューニングで、モータ定数を簡単設定 ティーチング機能で、昇降機械を簡単調整 RS485通信機能を標準装備 充実のネットワークオプション対応 簡易プログラミング機能＜My機能-S＞搭載

「理論」「実践」の両面から学べる、機械学習入門書の決定版!◆機械学習の理論をわかりやすく解説数式をしっかり扱いつつも、平易なことばで直感的な理解ができるよう工夫されています。また、分析したいデータの種類によってアルゴリズムを分類・整理して解説することで、現実で問題に直面した際に適用できるアルゴリズムが何なのかが理解でき、必要な部分から学んでいけるよう構成されています。◆幅広い手法を網羅「機械学習とは何か」という初歩の初歩から、識別・モデル推定といった基本的な考えかた、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンといった応用手法、そして深層学習・強化学習といった発展的なトピックまで、様々なアルゴリズムがとりあげられています。◆Python/Wekaでアルゴリズムを実装アルゴリズムの解説だけでなく、Python/Wekaによる実装例も多数掲載されています。理論を学んだあとに、解析例をもとにデータの読み込みから結果の可視化まで1ステップずつ実装していくことで、表面的な理解にとどまらない、「現場で役立つ」知識が身につきます。第2版では、Pythonによる実装例が多数追加されたほか、勾配ブースティング・リカレントニューラルネットワーク・深層強化学習などの近年話題のトピック追加をはじめとして、全面的に最新の解説にアップデートされています。

数式でもない実装でもない、 半径3メートルの身近なアルゴリズムはこんなにわかりやすい! プログラミングにおいて、アルゴリズムは欠かせません。 それは「Hello World」から昨今のAIやIoTに代表される機械学習や ディープラーニングに至るまで変わりません。プログラミングとは、 裏を返せば、アルゴリズムをいかにして見通しよく実装するかにあるからです。 けれども、アルゴリズムの学習というと、七面倒臭い理屈の山と数式の谷間で 迷子になるのが、これまでの一般的な在り方でした。 そこで本書は、イラストを多用し、デファクトと言われるアルゴリズムが なぜデファクトなのか。けれども場合によってはデファクトたりえないのは なぜなのか。その差を分ける基準は何なのかを平易に解説してくれます。 アルゴリズムと聞くとアレルギー反応をおこす方でも、安心して その奥深い世界の扉から漏れてくる、豊かさの一端に触れることが出来るはずです。 【目次】 第1章 あれもこれもアルゴリズム 第2章 並べたり差し込んだり選んだり：ソート 第3章 同じ手順で何度でも：再帰 第4章 ちっちゃくしてから考えよう：クイックソート 第5章 関連付ければ話も早い：ハッシュテーブル 第6章 グラフを作れば見えてくる：幅優先探索 第7章 本からピアノへ物々交換大作戦：ダイクストラ法 第8章 問題は続くよどこまでも：貪欲法 第9章 ドロボーは計画的に：動的計画法 第10章 分類したら予測して：k近傍法 第11章 この先にはなにがあるの? 第12章 答え合わせ 【著者紹介】 Aditya Bhargava(アディティア・バーガバ) シカゴ大学でコンピューターサイエンスの修士号を取得したAditya Bhargavaは、 ハンドメイド商品のオンラインショップ、etsy．comのソフトウェアエンジニアです。

Pythonでデータ分析や機械学習を行うためのリファレンス! Pythonのデータサイエンス用のツールを使いこなし、効率よく仕事を進めるための、実用的な情報が詰め込まれたリファレンスです。IPythonとJupyter、NumPy、pandas、matplotlib、scikit-Learnをカバーします。それぞれのトピックについて、押さえておくべき基本、tips、便利なコマンドなどを紹介します。普段、Pythonで、データの操作、変換、可視化、統計的処理、データモデルの構築、科学計算を行う人にとって必須のリファレンスです。

【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ます。データ集計・整形と組み合わせた機械学習モデルの利用方法も解説しています。【読者対象】人工知能関連の開発に携わる開発者、研究者【著者】大曽根圭輔(おおそね・けいすけ)筑波大学大学院システム情報工学研究科博士後期課程修了。博士(工学)。2012年に株式会社サイバードに入社し、データ分析部門立ち上げ等を担当。2015年に株式会社Gunosyに入社、アルゴリズム開発やユーザ行動分析、グノシー事業の責任者を担当。データ可視化が好きで、業務外の活動で「STATDASHグランプリ2016」総務大臣賞、第14回日本統計学会統計教育賞などを受賞。関喜史(せき・よしふみ)富山商船を卒業後、東京大学工学部に編入学。同大学院工学系研究科博士課程修了。博士(工学)。2011年度未踏OB。未踏ジュニアPM。大学院在籍中にGunosy(グノシー)を共同開発し、2012年にメーカー創業。創業期からニュース配信ロジックの開発を担当し、現在は研究開発に従事。2017年度言語処理学会論文賞受賞。推薦システム、ユーザ行動分析が専門。米田武(よねだ・たけし)1992年生まれ。2015年3月筑波大学理工学群数学類卒業、2017年3月大阪大学大学院理学研究科数学専攻修了。修士(理学)。CertifiedKubernetesApplicationDeveloper(CKAD)。AWSSummitTokyo2018登壇。2017年4月に株式会社Gunosyにデータ分析エンジニアとして新卒入社後、現在は推薦システムの設計からアルゴリズムのデザインのみならず、インフラ構築を含めたサーバーサイド全般に従事。

Python3．8対応!Pythonのセオリーを徹底解説。言語仕様や思想からWebスクレイピングまで幅広い領域を完全網羅。1 Python―overview(Pythonの概要)；2 言語仕様(Pythonの基本；型とリテラル；制御構文；関数；クラス；モジュールとパッケージ；型ヒント；拡張モジュールと組み込み；標準ライブラリ)；3 実践的な開発(コマンドラインユーティリティ；チャットサーバー；アプリケーション/ライブラリの配布；テスト；Webプログラミング)；4 外部ライブラリ(学術/分析系ライブラリ；実践データ収集・分析；マルチメディア；ネットワーク；データストア；運用/監視)

シングルボードコンピュータRaspberry Piの2023年最新モデル”Raspberry Pi 5”。メインCPUはARM Cortex-A76クアッドコアにアップグレード。高速ストレージの拡張に使えるPCI Expressインターフェースも追加され、よりコンピュータとしての基本スペックが向上しています。オンボードの電源ボタンやUARTコネクタ、RTCコネクタなども搭載し、使いやすさや拡張性も進歩しました。※本製品はTELEC認証(技適)取得済みの日本国向け製品です。

機械学習技術を使って異常検知をやってみたい人のための実用ガイド。異常検知に関わる技術の断片をただ羅列せず、実問題を解く上でぶつかる困難に立ち向かうための方法を体系的に解説する。

「ビッグデータ」，「データサイエンティスト」，「AI」といった言葉がよく聞かれ，日々蓄積されるさまざまなデータの利活用が推進されている昨今，「機械学習」は，これらの言葉と切っても切れない存在となっている。本書は，さまざまなデータから未来を予測する”回帰問題”や”分類問題”に焦点を当て，多くのPythonのコードとともに，機械学習の効率的なアルゴリズムを取り上げていく。アルゴリズムがどのように振る舞うかをプログラムから理解し，結果を適切に解釈できるよう，動作を理解するためのコードと，実践で利用する最適化されたコードの2種類を用意し，また無償で入手可能なデータセットに対してアルゴリズムを適用し，その実行結果から解釈の仕方に至るまでを丁寧に解説している。実際に手を動かしながら読み進めていくことで，データ解析に必要な考え方を一通り身につけることができる，データ解析の入門書として格好の1冊となろう。[原著名：MachineLearninginPython：EssentialTechniquesforPredictiveAnalysis]

初学者が一通りのパターン認識と統計的学習の基礎について学ぶことができる。WebでC言語プログラムを公開した。

機械学習の手法を紹介する入門書。数式だけではなく、イラストや図が豊富だから直感的でわかりやすい。MATLABのサンプルプログラムでらくらく実践。黄色本よりさきに読もう。

最短経路で平易に理解できる、今までにない入門書! ベイズ主義機械学習(ベイズ学習)の基本原理にのっとり、「モデルの構築→推論の導出」という一貫した手順でアルゴリズムの作り方を解説。どこまでも分かりやすい! 【主な内容】 1 機械学習とベイズ学習 2 基本的な確率分布 3 ベイズ推論による学習と予測 4 混合モデルと近似推論 5 応用モデルの構築と推論 【機械学習スタートアップシリーズ】 本シリーズは、「機械学習ブーム」の先駆けとして2015年から刊行されている『機械学習プロフェッショナルシリーズ』の弟分的な存在を目指す、注目の新シリーズです。 「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく!」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説していきます。 まず、以下の2点を同時に刊行いたします(^o^)/ 『これならわかる深層学習入門』瀧 雅人・著 『ベイズ推論による機械学習入門』須山 敦志・著/杉山 将・監修

機械学習と人工知能技術を完全マスター!線形回帰からニューラルネットワークまで。機械学習のアルゴリズムをマスター。TensorFlowでの実装を解説! 1機械学習に必要なもの(機械学習の旅；TensorFlowの必需品)； 2主要な学習アルゴリズム(線形回帰とその先；クラス分類の簡単な紹介；自動的にデータをクラスタリングする；隠れマルコフモデル)； 3ニューラルネットワークの実例(自動エンコーダの中身；強化学習；畳み込みニューラルネットワーク)

Pythonの初学者向け課題学習型テキスト。Pythonはシンプルな言語で可読性に優れており、コマンドからすぐに動作につながるため、初学者の言語習得に適している。基礎編でPythonの動作を確認しながら理解を深め、実践編では例題にタートルグラフィックを使い、視覚的にプログラミングを習得する。近年、Pythonを使用してAI(人工知能)や電子工作などの分野にも広がりをみせる。

大好評『OpenCVによる画像処理入門』の続編がついに誕生! 運動復元、物体追跡、画像レジストレーション、三次元再構成、機械学習をOpenCVで学ぼう!汎用性の高いアルゴリズムのプログラム例を多数掲載した。OpenCV3系に対応。多彩な内容で、欲張りな一冊! 【「まえがき」より】 本書は『OpenCVによる画像処理入門』の続編である．本書は，工業高等専門学校生，大学学部生，大学院生などを主な対象として構成し，基本的かつ汎用性の高いコンピュータビジョン・機械学習アルゴリズムを選定して掲載した． 前著と同様に，各章では，まず各技術の理論について解説し，その後，その技術をOpenCVを用いて実装する方法について紹介している．実装については，各技術について1つ 1つ実行できるようなプログラム例を掲載しているので，実行することで理論の理解を深めることができる． 学生だけでなく，CVの新しいアプリケーションを開発しようとしている技術者が，自身の課題に簡単に応用できるように配慮している．CVの各種の実装方法については，そのエッセンスのみから構成されるようなコーディング法で実装することを心がけている． 【おもな内容】 Chapter0 コンピュータビジョンとは? Chapter1 特徴検出 Chapter2 特徴量記述 Chapter3 運動復元 Chapter4 物体追跡 Chapter5 画像レジストレーション Chapter6 カメラモデル Chapter7 エピポーラ幾何 Chapter8 カメラキャリブレーション Chapter9 3次元再構成 Chapter10 機械学習とは? Chapter11 人工的なデータの生成 Chapter12 主成分分析 Chapter13 クラスタリング Chapter14 k最近傍法 Chapter15 ベイズ識別 Chapter16 サポートベクトルマシン Chapter17 決定木 Chapter18 ニューラルネットワーク Chapter19 ブースティング Chapter20 識別器の性能評価

最新ITキーワード解説書として大人気の「60分でわかる」シリーズ、機械学習の解説書です。難解な技術と思われがちですが、今やすべてのビジネスの効率化に理解が欠かせない機械学習。その基礎から最新知識までを幅広く解説するのが本書です。機械学習の歴史や活用事例をはじめ、機械学習を支える技術、中小企業や個人でも実現できるビジネス活用のヒントなどをわかりやすく解説します。ビジネスパーソンが知っておきたい機械学習のすべてが、この一冊でわかります!

データの収集・可視化・分析まで自学自習できるよう、基本技術から具体的なコンピュータ環境の構築と分析ツールの実装法までを解説。

機械学習のしくみを知りたいけど、数学は苦手… 専門書を読みたいけど、数式ばかりで挫折した… という人を「機械学習の世界」に導く，おすすめの1冊! 前半部では、機械学習・パターン認識の基礎を学びます。機械学習の理論を学習しようとすると、高度な数学の知識が必要と思われがちですが、本書は「パターン認識ってなに?」といった初歩の初歩からかみくだいて解説しています。もちろん初歩だけでなく、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンなどの重要トピックの理論的な側面まで、Scilab、Wekaを使ったパターン認識の演習を行いながら学ぶことができます。後半部では、HTK、Julius、MMDなどのフリーソフトを使いながら音声認識システムをつくっていきます。音声やテキストに対してパターン認識を適用する際は、隠れマルコフモデル・N-gramなどの言語モデルに関する難解な知識が必要になりますが、手を動かすと同時に理論面も学習することによって、音声認識にとどまらない「実際の認識に使える」知識が身につきます。 「学びはじめの1冊に最適」と評判の機械学習の定番入門書が、リカレントニューラルネットワーク・畳込みニューラルネットワークなど近年の技術動向を反映した解説を加えて第2版となりました。

WindowsでPython開発が手軽にできるツールを使い、AIプログラミングを体験する本です。 人工知能の学習テーマとして、再帰処理、ゲームAI、推論エンジン、機械学習、ディープラーニングなど、バラエティに富んだ内容とプログラミング・ノウハウを解説します。

振動板の中心部が開放された新開発リング型ドライバーユニット搭載により、前モデル(LinkBuds)から音圧がさらに向上。耳穴をふさがないため圧迫感がなく、イヤホンをしていても周囲の音がはっきり聞こえるという新しいリスニングスタイルをお楽しみ頂けます。本体のパーツ設計の改善と、新開発のフィッティングサポーターにより、前モデル(LinkBuds)から装着性が大きく向上。耳をふさがず圧迫感の無いストレスフリーな装着感で、長時間快適にご使用いただけます。本体連続再生時間8時間のロングバッテリーと、音切れしにくい高い接続安定性、雨や汗を気にせず楽しめる防滴性能を実現。イヤホン本体のみならず、耳周り(前面)の顔をタップすることで操作ができるワイドエリアタップを搭載しているため快適に操作が可能です。高度な音声信号処理を行う高精度ボイスピックアップテクノロジーにより、高い通話品質を実現。AIによる機械学習アルゴリズムで実現されたノイズリダクションシステムが周囲の環境ノイズを抑え、あなたの声をクリアに相手に届けます。OSを選ばずに2台の機器に同時接続が可能で、Bluetooth接続の切り替え作業が不要です。例えばプライベートスマホと会社のパソコンに接続しておけば、通勤中はスマホで音楽やコンテンツを視聴し、出社後はパソコンを開けば、イヤホンのBluetooth接続をし直す必要がなく、そのまま同じイヤホンでオンライン会議のイヤホンマイクとして通話が可能です。

高性能ノイズキャンセリング。さらに進化した強力なノイズキャンセリング。[デュアルノイズセンサーテクノロジー]新搭載で、さらに進化したノイズキャンセリング性能。電車やバスなどの騒音環境下、また街中やカフェなどの人の声が多い環境でも、音楽だけの世界に没入できます。さらに、「アンビエントサウンド(外音取り込み)モード」も搭載し、音楽コンテンツを聞きながら、周囲の音も聞くことができます。小型ながら高音質。低音域から高音域までバランスの良いクリアな音質。ソニー独自開発の小型5mm ドライバー採用で、本体の小型化を維持しながら低音から高音までバランスのいいクリアな高音質を実現しました。さらにソニーの独自開発技術「DSEE」により、圧縮された音源もCD音質相当の高音質で楽しめます。毎日使いたくなる、選べる4色のカラーバリエーション。毎日使いやすいシンプルなホワイト、ブラック、ピンクのベーシックなデザインと透け感ある素材を採用したグラスブルーの日常のポイントとなるデザイン。合計4色の多様なカラーバリエーションで、自分の好みやファッションに合わせてお選びいただけます。また、イヤホン本体と耳の接触面を増やした「エルゴノミック・サーフェース・デザイン」を採用しました。耳の複雑な凹凸にも干渉しにくい形状になっており、長時間装着しても快適にご使用いただけます。コンパクトながら一日中使えるロングバッテリー。前モデル WF-C700Nからバッテリーを増量し、本体のみで約8.5時間、ケースと合わせて最大約30時間再生が可能なロングバッテリー。またクイック充電にも対応しており、5分間の充電で最大約60分再生が可能です。AI技術を活用し、クリアな通話品質を実現。AI技術を活用した高精度ボイスピックアップテクノロジーが新しく搭載され、クリアな通話品質を実現しました。AIによる機械学習アルゴリズムで実現されたノイズリダクションシステムが周囲の環境ノイズを抑え、あなたの声をクリアに抽出します。

オンライン画像処理とクラウドベースの機械学習アルゴリズムにより、高速かつ高精度な細胞カウントが可能なセルカウンターです。 3秒未満で1回の細胞カウントが可能です。 市販のカウンティングスライドまたはお使いの血球計算盤で計測することができます。 カウントされた細胞濃度と生存率を含むレポートと、カウントされた細胞の画像(生死判定)を示したレポートが即座に作成され、スマホ・タブレット・PCで解析画像と細胞数を参照することができます。クラウドアプリに全データが保存されるため、ある特定の実験から次の実験までの細胞培養の状態を把握できます。

Rを使うことで手を動かしながら解析の基礎が身につく!豊富なグラフで視覚的に理解できる!統計の基本から機械学習まで幅広く網羅した1冊．Rのサンプルコード付き!

機械学習、自然言語処理のプログラミングについて、人狼知能を通じて学びます。 第1章人狼知能とは； 第2章人狼知能エージェントの基礎知識； 第3章人狼知能エージェントプログラミング； 第4章機械学習入門； 第5章機械学習を活用した人狼知能エージェント； 第6章自然言語処理入門； 第7章自然言語処理を利用した人狼知能エージェント； 付録Aコマンドライン利用の基礎； 付録BJavaプログラミングの基礎； 付録Cオブジェクト指向の基礎と効率的なプログラミング； 付録DJava標準ライブラリの利用

機械学習の予備知識がない読者を、研究の最前線までしっかり連れて行く、ひとりでも学べる入門書! 深層学習の理論を初めて学ぶ人はもちろん、今度こそ理解したい人のために。 【甘利俊一先生推薦】 「世の中に人工知能の解説書は多いが、基礎から始め、その仕組みを理論的に明快に説明したのは本書が初めてといってよい」 【主な内容】 1 はじめに 2 機械学習と深層学習 3 ニューラルネット 4 勾配降下法による学習 5 深層学習の正則化 6 誤差逆伝播法 7 自己符号化器 8 畳み込みニューラルネット 9 再帰型ニューラルネット 10 ボルツマンマシン 11 深層強化学習 【機械学習スタートアップシリーズ】 本シリーズは、「機械学習ブーム」の先駆けとして2015年から刊行されている『機械学習プロフェッショナルシリーズ』の弟分的な存在を目指す、注目の新シリーズです。 「機械学習をもっと身近に、機械学習をもっとわかりやすく!」を合言葉に、より丁寧な記述で、基本的なテーマを解説していきます。 まず、以下の2点を同時に刊行いたします(^o^)/ 『これならわかる深層学習入門』瀧 雅人・著 『ベイズ推論による機械学習入門』須山 敦志・著/杉山 将・監修

高性能コンピューティング (HPC)、ビッグデータの分析と検索、金融コンピューティング、計算用ストレージ、機械学習などのあらゆるワークロードに対応し、最適化したアクセラレーション機能を提供します。

ビッグデータ分析、統計学、AI、機械学習の基礎理解と「使いこなし」を 世界的総合コンサルティング企業のアクセンチュアのプロフェッショナルが徹底解説! 本書は世界的なコンサルティング会社「アクセンチュア」のデータサイエンティスト工藤卓哉氏、保科学世氏を中心に、同社の専門チーム「アクセンチュア アナリティクス」のメンバーが、企業の実務家向けにデータ分析の考え方と具体的な実践手法を解説した本です。 第一部の「データアナリティクスの基礎」編ではアナリティクのビジネス背景を業種向けに解説し、必要となる統計学の基礎的な考え方課題の定義や立案の方法を紹介。第二部の「データアナリティクスの実践」では、機械学習や人工知能、ディープラーニングの動向とアナリティクスの関係を掘り下げ、ビジネス上必要となる、それぞれの分析手法を、無料ソフトウェアの「R」のパッケージやWebによる分析サービスなどを用いて、手を動かして実践するところまでを解説しています。 データアナリティクスの基礎から実践までを、専門家だけではなくビジネスパーソンが体系的に理解し、実践するための格好の定番書です。 内容(抜粋) 【第一部】 ・データサイエンスが作り出すビジネス革新 ・分析で必須となる一般的な統計知識 ・課題の定義、仮説立案 ・データ収集・加工 ・システム処理基盤 【第二部】 ・機械学習とは ・アソシエーション分析 ・クラスタ分析 ・決定木分析 ・経路探索、R言語と地図データによる実行 ・協調フィルタリング ・H2Oでディープラーニング こんな方にお勧め ・データ分析などで課題解決をおこないたいビジネスパーソン ・データを収集 ・分析から事業立案をおこなおうとする事業開発部門、戦略部門の方 ・データ分析基盤や分析フローをつくるIT担当、情報システム関連の方 ・データ分析を普及したい教育担当の方 ・データ分析の基礎を習得したい学生の方

本書は，人工ニューラルネットワークの一つであるボルツマンマシンについて，その基本的な理論から学習方法そして機械学習や強化学習への用い方について直観的に理解できるように解説をした。