【2024年】「異常検知」のおすすめ 本 29選！人気ランキング
この記事では、「異常検知」のおすすめ
本
をランキング形式で紹介していきます。インターネット上の口コミや評判をベースに集計し独自のスコアでランク付けしています。
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目次
- 入門機械学習による異常検知: Rによる実践ガイド
- 時系列解析: 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知 (Advanced Python 1)
- 経済・ファイナンスデータの計量時系列分析 (統計ライブラリー)
- 時系列分析と状態空間モデルの基礎: RとStanで学ぶ理論と実装
- 漫画でわかる デジタルマーケティング×データ分析
- Rで学ぶVAR実証分析: 時系列分析の基礎から予測まで
- 異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
- Pythonによる異常検知
- 機械学習のための確率と統計 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)
- Pythonではじめる異常検知入門 ―基礎から実践まで― (エンジニア入門シリーズ117)
他19件
No.5
71
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個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を… 個人の地域密着型アウトドアショップがデジタルマーケティングで業績を飛躍的にアップさせていくストーリーに乗せて、DMの基礎を学ぶ
デジタルマーケティングとデータ分析について漫画で分かりやすく学べる。基本的な内容が網羅的に学べるのでデジタルマーケティング職についたばかりのビジネスパーソンや個人事業や中小企業でこれからデジタルに力を入れようとしている経営者にオススメ！
No.13
64
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機械学習の手法やテクニックにフォーカスした書籍ではなくて、機械学習を仕事に取り入れるためにはどうすればよいのか？どういうところに注意しなくてはいけないのかがまとめられた書籍。実務で機械学習を利用している人利用する可能性のある人は絶対に読むべき書籍。そもそも本当に機械学習を使う必要があるのかということをしっかり考える、機械学習ありきのプロジェクトは必ず失敗する。
No.25
61
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自然言語処理編
ゼロから分かるディープラーニングシリーズはどれも非常に分かりやすい。こちらの自然言語処理編は前作を読みディープラーニングの基本を理解してより高度なアーキテクチャを学びたいと思った時にオススメ。レベルは少々上がっているがそれでも分かりやすく学べる。RNNやLSTMなどが学べる
No.27
60
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データ分析コンペKaggleに挑戦するならこれをまず読んでおけば大丈夫！Kaggleに参加しないにしてもデータ分析の本質やテクニックがギュッと詰まっているので実務に活かせる。高度な内容も登場するが分かりやすく解説してくれるので初心者でも読みやすい。それでいてベテランの人も多くの学びがある書籍。著者はKaggleの最上位グランドマスターの方々であり説得力がある。過去のコンペの事例も取り上げてくれるのでそんなアプローチあったのかぁと学びが深い。文句なしの星5つ！
