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みらいテックラボ

音声・画像認識や機械学習など, 管理人が興味のある技術の紹介や実際にトライしてみた様子などメモしていく.

「事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ」の紹介

Book MachineLearning

「事例+演習で学ぶ機械学習 ビジネスを支えるデータ活用のしくみ」(速水悟著)の本の紹介の中に,

「部屋の賃料の予測」「顧客の分類」といった身近な話題を用いて、線形識別や決定木などの基本的な手法について解説します。「Netflixによる映画の評価予測コンテスト」「Suicaやクレジットカードの使用履歴からどの程度個人の特定ができるか」など、機械学習とかかわりの深い研究やビジネスの事例について紹介します。Amazonなどで利用されている、「購入履歴から個人の好みを判断し、商品を紹介するシステム」「検索に連動したWeb広告」のしくみについて、章を割いて詳しく解説します。

とあった.
ネット上の身近なサービスが機械学習テキストマイニングをどのように活用して実現されているのか知りたくて購入してみた.

 目 次
第1章 ネット時代のデータ活用
第2章 データマイニング機械学習
第3章 識別:線形識別とその発展形
第4章 予測:線形回帰とニューラルネットワーク
第5章 決定木
第6章 テキストマイニングと評判分析
第7章 推薦システム
第8章 ソーシャルネットワークの分析
第9章 検索連動広告

紹介文にもあったように, ネット上でよく見かける身近な話題を取り上げて, 機械学習テキストマイニングの基本的な手法を説明しており, 初心者にもわかりやすい内容だと思う.

身近なサービスが具体的にどう実現されているかを知りたい方にはおすすめの一冊です.

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クラウドではじめる機械学習 Azure MLでらくらく体験

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Pythonで体験する 深層学習

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絵でわかる人工知能 キーワードと図解イラストで解くAI技術の現在と未来 (サイエンス・アイ新書)

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「機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション」の紹介

Book DeepLearning

近年, Caffe[1], Chainer[2], TensorFlow[3]などの深層学習フレームワークを活用することで, 簡単に深層学習を試せるようになった.
また, 深層学習に関する書籍もここにきて増えてきているが, 理論の展開や機械学習ライブラリ等の活用ものが多く, 具体的な処理ってどうなっているのだろうと思っている人も多いのではないか?

機械学習と深層学習 C言語によるシミュレーション」(小高知宏著)という本が出版されていたので, 第4章, 第5章を中心に読んでみた.

 目 次
第1章 機械学習とは
第2章 機械学習の基礎
第3章 群知能と進化的手法
第4章 ニューラルネット
第5章 深層学習

ニューラルネット学習の基本であるバックプロパゲーションや深層学習の一種である畳み込みニューラルネット(Convolutional Neural Network), 自己符号化器(Auto Encoder)を文章/図による説明(数式はほとんどなし)と具体的なC言語プログラムでわかりやすく説明している.

ニューラルネットや深層学習を勉強しようとされていて, 理論/数式は得意じゃないけどプログラム経験はあるという方にはおすすめかも....

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参照URL:
[1] Caffe | Deep learning framework
[2] Chainer: A flexible framework of neural networks
[3] TensorFlow -- an Open Source Software Library for Machine Intelligence


機械学習と深層学習 ―C言語によるシミュレーション―

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Pythonで体験する 深層学習

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深層学習 (機械学習プロフェッショナルシリーズ)

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初めてのディープラーニング --オープンソース

初めてのディープラーニング --オープンソース"Caffe"による演習付き