本書は、2018年に発行された機械学習に関する書籍の全面改訂版で、不確実性の高い機械学習プロジェクトを「仕事で使う」観点から整理しています。新たに「ML Ops」「機械学習モデルの検証」「バンディットアルゴリズム」「オンライン広告での機械学習」についての章が追加され、読者が実際の問題を解決するための知識を提供します。著者は、機械学習の実務経験を持つ専門家たちです。

この書籍は、ディープラーニングをゼロから実装することで学ぶ入門書です。Python 3を用いて、基礎から誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなどの技術を理解し、実践的なテクニックや最近のトレンドも紹介します。また、ディープラーニングの優位性や深層化の理由についても考察しています。著者はコンピュータビジョンや機械学習の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

新しいデータシステム「データレイク」をAWS（Amazon Web Services）で構築する方法を、クラウドのプロが充… 従来のデータベースを発展させた、クラウド時代のデータシステム「データレイク」をAWS（Amazon Web Services）上で実現するための指南書。クラウドのプロによる解説で概念と実践を充実解説。 「データレイク」は、大量データ分析／生成データの活用を視野に入れた新しいデータストアのかたちです。従来のデータベース／データウェアハウスの範囲に収まらない多様なデータを大量に保管し、高度な統計分析や機械学習に役立つ情報基盤を作ることが可能です。 本書ではデータレイクの概念や特徴、必要とされる機能などを基本から解説し、さらにAmazonが運営するパブリッククラウドサービスAWS（Amazon Web Services）で実現する方法を解説します。 従来では想定しえなかった大量のデータを確実に保管するため、データレイクの世界ではクラウドのようなサービス型インフラストラクチャの活用が注目されます。さらにAWSではオブジェクトストレージS3上のデータを直接分析するAmazon Athena、データウェアハウスのAmazon Redshift、機械学習を実現するAmazon SageMakerなど、データレイクを支えるさまざまな仕組みが存在します。 本書ではそれらの活用の指針を解説するとともに、後半ではシステムの構築例を具体的に解説していきます。ビジネスデータ分析とログなどの生成データ分析を例に、システム構築の流れを詳しく紹介し、機械学習や統計分析をビジネスの現場で活かせる仕組みの技術的なヒントを数多く提供します。 第1部 データレイクの概念と知識 序章 データレイ クを始めよう 第1章 データレイクの構築 第2章 データレイクの活用 第3章 データレイクの運用 第4章 データレイクのセキュリティ 第2部 データレイクの実践（基礎編） 第5章 ハンズオンの概要 ービジネスデータのデータレイクー 第6章 データを可視化する 第7章 サーバーレスSQLによるデータ分析 第8章 データを変換する 第9章 データを分析する（データウェアハウス） 第3部 データレイクの実践（応用編） 第10章 システムの概要 ーログデータのデータレイクー 第11章 ログを集める 第12章 ログの保管とカタログ化 第13章 ログを加工する 第14章 ログを分析する

AIのベースの一つである機械学習とは、コンピュータに大量のデータや経験を与えることによって、事象のパターン・ルールを発見し、予測などまでをも実現する技術である。機械学習の基礎から筆者らの最先端の研究までを初めての人にもわかりやすく解説する一冊。 はじめに 1　機械学習とは何か――人工知能（AI）の基礎知識 1.1　人間の学習能力をコンピュータで再現する「機械学習」 1.2　AI研究、これまでとこれから 1.3　人工知能の／による／のための研究 2　人工知能と社会 2.1　研究者とともに、学生とともに、エンジニアとともに 2.2　さまざまな分野におけるAI技術の応用 2.3　AIと社会の関係 3　機械学習の基礎 3.1　AIの学習モデルと学習法 3.2　3種類の機械学習 3.3　教師付き学習とは 3.4　教師なし学習とは 3.5　強化学習とは 3.6　機械学習の原理：「学習する」とは 3.7 なぜ教師付き学習で予測が当たるのか？ 3.8 直線で分離できない問題への対応 4　高度化する教師付き学習 4.1　誤りを含む教師情報への対応 4.2　弱い教師情報の活用 4.3　限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて 4.4　理研AIPに見る汎用基盤研究の現在地 5　今後の展望 5.1　モデルと学習法と、ある種の制約 5.2　機械学習の新技術：生成AI 5.3　AIと人間の未来

文科と理科両方の学生のために，統計的なものの考え方の基礎をやさしく解説するとともに，統計学の体系的な知識を与えるように，編集・執筆された．豊富な実際例を用いつつ，図表を多くとり入れ，視覚的にもわかりやすく親しみながら学べるよう配慮した． 第1章 統計学の基礎（中井検裕，縄田和満，松原 望） 第2章 1次元のデータ（中井検裕） 第3章 2次元のデータ（中井研裕，松原 望） 第4章 確率（縄田和満，松原 望） 第5章 確率変数（松原 望） 第6章 確率分布（松原 望） 第7章 多次元の確率分布（松原 望） 第8章 大数の法則と中心極限定理（中井検裕） 第9章 標本分布（縄田和満） 第10章 正規分布からの標本（縄田和満） 第11章 推定（縄田和満） 第12章 仮説検定（縄田和満，松原 望） 第13章 回帰分析（縄田和満） 統計数値表 練習問題の解答

機械学習モデルを使用して画像に関する課題を解くための解説書。標準的な機械学習の運用からMLOpsまで同時にマスターできる。 機械学習モデルを使用して画像に関する課題を解くための解説書。標準的な機械学習の運用からMLOpsまで同時にマスターできる。 コンピュータビジョンのための機械学習を基礎から応用、MLOpsまで網羅！機械学習モデルを使用して画像に関するさまざまな課題を解くための実践的な解説書。コンピュータビジョンは機械学習で最も注目度の高い分野のひとつです。本書では、機械学習エンジニアやデータサイエンティストを対象に、コンピュータビジョンに関連する機械学習の手法、アーキテクチャ、課題、オペレーションなどを網羅的に解説します。読者は、分類、物体検出、セグメンテーション、異常検知、画像生成、キャプション生成といった画像関連の問題を、機械学習のテクノロジーで解決する方法を学びます。また、データセットの作成、前処理、モデルの設計、学習、評価、デプロイ、監視といった標準的な機械学習の運用からMLOpsまで同時にマスターできます。日本語版では、トランスフォーマーや拡散モデルの活用などの最新情報を加えて、画像生成AIの今をさらに明らかにします。

本書は最適化手法についての入門書であり、経営学やオペレーションズリサーチだけでなく、統計的最適化や機械学習の話題も扱っています。計算機技術の進歩により、複雑な最適化問題が解決可能になった背景を踏まえ、各手法の原理や数学的背景を詳しく解説しています。内容は例題を多く用いて分かりやすく、関連する話題や注意点も随所に挿入されています。目次には数学的準備、関数の極値、最適化手法、最小二乗法、統計的最適化、線形・非線形計画法、動的計画法が含まれています。著者は岡山大学の金谷健一教授です。

『ゼロから作るDeep Learning』の続編である本書は、自然言語処理や時系列データ処理に焦点を当て、ディープラーニングの技術を実装レベルで学ぶことができます。具体的には、word2vec、RNN、LSTM、GRU、seq2seq、Attentionなどの最新技術を取り上げ、分かりやすく解説しています。著者は、人工知能の研究開発に従事する斎藤康毅氏です。

本書は、データサイエンスにおけるコンペティション、特にKaggleに焦点を当て、実践的なデータ分析手法やテクニックを紹介しています。分析コンペに参加することで得られるスキルは、実務でも役立つため、特徴量の作成やモデルの評価、チューニングなどの具体的な内容が含まれています。著者たちは、データサイエンスの専門家であり、実績を持つKaggleの競技者です。この本は、コンペに挑戦したい人や実務でのモデル精度向上を目指す人にとって有益な情報源となるでしょう。

なぜ私たちは変わらなければならないのか 爆発するルネサンス 日本軍のパラダイムを考える 国家を守る保険制度 人間とチンパンジーを分けるもの AIは意味を扱えない 大学に一〇兆円の基金を 日本版故宮をつくれ 食こそ最強の観光ツール ディープラーニングの実装 「わがまま」を認める会社 「厳しい人本主義」への回帰 株主重視と社員重視のあいだ デジタルトランスフォーメーションの挑戦 アジアのリーダー都市へ 小さな世界都市をつくる 謎の国・日本を言語化せよ 同調圧力を超えるエビデンス せめぎあいの時代を生き抜くために

ディープラーニング活用なくしてビジネスの飛躍的成長なし

オークション等の注目のトピックスを盛り込み，解説をさらに丁寧に初学者にわかりやすく，新たに2色刷としてさらに読みやすく一新。 基礎から新しい研究成果までをカバーし，楽しみながらゲーム理論のエッセンスとその考え方を学べるスタンダードテキストの新版。オークション等の注目トピックスを盛り込み，さらに丁寧な解説でわかりやすく，新たに２色刷としてさらに読みやすく一新。 第１章　ゲーム理論とは何だろうか？ 第２章　選択と意思決定 第３章　戦略ゲーム 第４章　ナッシュ均衡点 第５章　利害の対立と協力 第６章　ダイナミックなゲーム 第７章　繰り返しゲーム 第８章　不確実な相手とのゲーム 第９章　交渉ゲーム 第10章　グループ形成と利得分配 第11章　進化ゲーム 第12章　ゲーム実験

時系列解析 : 自己回帰型モデル・状態空間モデル・異常検知

本書は、深層学習に関する改訂版のベストセラーで、トランスフォーマーや生成モデルなどの手法を詳しく解説しています。著者は、実用性を重視し、理論的な証明がなくても納得できる説明を提供することにこだわっています。全12章で構成され、深層学習の基本から応用までを網羅しており、特に実務に役立つ情報が反映されています。著者は東北大学の教授で、研究経験を基にした内容です。

自然科学・工学・医学等への応用をめざしつつ，さまざまな統計学的考え方を紹介し，その基礎をわかりやすく解説する．シリーズIと同様に，豊富に実際例を用いつつ，図表を多くとり入れて，視覚的にもわかりやすく統計学を親しみながら学べるよう編集した． 第1章　確率の基礎（矢島美寛） 第2章　線形モデルと最小二乗法（廣津千尋） 第3章　実験データの分析（藤野和建） 第4章　最尤法（廣津千尋） 第5章　適合度検定（廣津千尋） 第6章　検定と標本の大きさ（竹村彰通） 第7章　分布の仮定（竹内 啓，藤野和建） 第8章　質的データの統計的分析（縄田和満） 第9章　ベイズ決定（松原 望） 第10章　確率過程の基礎（矢島美寛） 第11章　乱数の性質（伏見正則）

StanとRでベイズ統計モデリング

現代社会においては，さまざまなデータを正しく扱うことが全てに優先する．本書は，われわれの生活や社会と直接・間接にかかわりをもつ分野で用いられている統計的方法の基礎から応用までを，具体例に即して分かりやすく解説する． 第1章　統計学とデータ（高橋伸夫） 第2章　データの分析（竹村彰通） 第3章　標本調査法（竹村彰通） 第4章　統計調査と経済統計（廣松 毅） 第5章　地域統計（中井検裕） 第6章　経済分析における回帰分析（縄田和満・松原 望） 第7章　経済時系列データの分析（国友直人） 第8章　社会調査（盛山和夫） 第9章　社会移動データの分析手法（盛山和夫） 第10章　要因探究の方法（盛山和夫） 第11章　心理測定データの解析（渡部 洋） 第12章　テスト理論（渡部 洋） 第13章　心理・教育データのための統計的方法（渡部 洋）

平均値から個性へ 階層モデルで「個性」をとらえる 個人差・地域差をとりこむ統計科学 全体モデルから局所モデルへ 生きた言葉をモデル化する ポスト近代科学としての統計科学 階層ベイズ講義

『これからはじめるプログラミング 基礎の基礎』の改訂第3版は、プログラミング入門者向けに書かれた定評ある書籍です。内容は現代の読者に合わせて見直され、プログラミング環境や言語もアップデートされています。目指すゴールは旧版と同じで、プログラミングの基本知識や実践的なステップを学ぶことができます。この本は、プログラミングを始める人にとっての「最初に読むべき入門書」とされています。