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.

Book

「サービスのためのIoTプロダクトのつくり方」の紹介

最近, IoT(Internet of Things)に関する本の出版も多くなってきたが, この本のサブタイトルにある"IoTジャーニー"という言葉に興味を持ち, 読んでみた. 目 次 序章 IoTというパラダイムシフト 旅は準備が必要 ハードウエアビジネスを理解しておく グランドデ…

「PythonユーザのためのJupyter[実践]入門」の紹介

PythonやJupyter Notebookを使い始めて1年ちょい. といっても, 日常的にデータ分析などを行っているわけではなく, たまにDeep Learningなどを試すのに使う程度.Jupyter Notebookを使いこなしているというにはほど遠いので, 少しでも便利な使い方が身に付けば…

「モチベーション革命 稼ぐために働きたくない世代の解体書」の紹介

先日Amazonでレコメンドされ, タイトルに少し惹かれて購入してみた.著者の尾原さんは, マッキンゼーというコンサルタントファームに始まり, リクルート, Google, ドコモ, 楽天など多くのIT企業を渡り歩き, これまでにIT関連の本を2冊出されている. 残念なが…

「詳解ディープラーニング ~TensorFlow・Kerasによる時系列データ処理~」の紹介

これまで, TensorFlow/Kerasで主にCNNを試してきた[1][2][3][4]が, RNNについてはチュートリアル程度しか試したことがなかった. 音声処理や自然言語処理を行うために, RNNによる時系列データ処理の実装や応用についてもう少し知りたいと思っていたおり, この…

「プログラマのためのDocker教科書 インフラの基礎知識&コードによる環境構築の自動化」の紹介

昨年(2016年)くらいから, 「Docker」という仮想化技術を耳にするようになった. それまで, 仮想化技術というと「VMWare Player」や「VirtualBox」などホスト型仮想化と, 「Hyper-V」や「XenServer」などハイパーバイザー型仮想化は聞いたことはあったのだが..…

「14のフレームワークで考えるデータ分析の教科書」の紹介

「ビッグデータ」「データサイエンティスト」「アナリティクス」... ここ数年、データ分析に関する言葉を耳にする機会が急激に増えた. データ分析についてなんとなくは理解しているのだが, 一度データ分析手法などの基本を知ろうと思い読んでみた.この本を選…

「ゼロから作るDeep Learning - Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」の紹介

SOLEIL DATA DOJO主催の「TensorFlow勉強会#10」[1]でこの本を取り上げていたので, 読んでみることに. 最近出版された機械学習関連本の中では, かなり評判のよい人気本である. 目 次 1章 Python入門 2章 パーセプトロン 3章 ニューラルネットワーク 4章 ニュ…

「Amazon Web Servicesではじめる新米プログラマのためのクラウド超入門」の紹介

DeepLearningを試し始めると, GPU環境がほしくなってくる. GPUボード積んだ自作マシンを製作するか, AWSなどのクラウドを活用するか悩むところである. そこで, まずはAWSを試してみようと思い, AWSを使っている知人に相談しすすめられたのがこの本である. 目…

「ビッグデータと人工知能 - 可能性と罠を見極める」の紹介

最近, 人工知能(AI)関連の本が増えてきたが, ビッグデータと人工知能の活用で明るい未来社会をイメージさせるものが多い. 書店でこの本を手に取り, まえがきを見て, 他の本と少し違う感じがしたので読んでみることに. 目 次 第1章 ビッグデータとは何か 第2…

「Pythonで体験する深層学習」の紹介

発売前に, タイトルを見て面白そうと予約購入したのだが, 先日やっと読み終えた. (実は別の本を先に読んでいただけ...) 目 次 第1章 はじめに 第2章 Python 第3章 ニューラルネットワークの基盤となる考え方 第4章 深層学習理論 第5章 深層学習の現在 第6章 …

「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

「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…

「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

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…

「進化計算と深層学習 創発する知能」の紹介

Amazonの「あなたのお買い物傾向から」で, 「進化計算と深層学習 創発する知能」(伊庭 斉志著)を進められたので, 読んでみた. 目 次 第1章 進化計算入門 第2章 ニューラルネットワークと学習 第3章 深層学習(ディープラーニング) 第4章 進化するネットワーク…

「Pythonによるデータ分析入門 - NumPy、pandasを使ったデータ処理」の紹介

主にGoogle社のTensorFlowをベースに機械学習を試し始めているが, 機械学習のライブラリやフレームワークはPythonを利用するものが多い.これまで, 私はC/C++/C#やJavaなどによるプログラミングが多かったので, Pythonはまだまだ初心者である. こんな初心者の…

「ITエンジニアのための機械学習理論入門」の紹介

以前, パターン認識や機械学習を仕事で使っていたので, 最近の深層学習(Deep Learning)にはすごく興味がある. ただ, 久しく機械学習から離れていたので, 少し基礎的なことを思い出そうと「ITエンジニアのための機械学習理論入門」(中井悦司著)を購入し, 読ん…

機械学習プロフェッショナルシリーズ「深層学習」の紹介

深層学習(Deep Learning)について理解を深めようと, 機械学習プロフェッショナルシリーズの「深層学習」(岡谷貴之著)を読んでみた. 目 次 第1章 はじめに 第2章 順伝播型ネットワーク 第3章 確率的勾配降下法 第4章 誤差逆伝播法 第5章 自己符号化器 第6章 …

「実践 機械学習システム」の紹介

最近の機械学習について知ろうと思い, 「実践 機械学習システム」(Willi Richert著, 他)を少し前に購入し, 読んでみた. 目 次 1章 Pythonではじめる機械学習 2章 実例の対象とした分類法入門 3章 クラスタリング:関連のある文書を見つける 4章 トピックモデ…