今週のQiita技術書まとめ
2018年12月23日配信
機械学習に興味を持った素人がこれまで読んできた本
私は人工衛星みたいな宇宙機の開発が専門で、機械学習については完全な素人です。というか、そもそもプログラミング自体が素人。 ひょんなことから機械学習に興味を持って、これまで独学で勉強を続けているのですが、機械学習を勉強するにはどんな本がおすすめか？みたな記事をいろんな方が書いていて、大いに参考にしてきました。ですので、ひょっとして誰かの役に立つかもしれない、と思い、私がこれまで読んできた本もご紹介し…
はじめてのパターン認識
パターン認識にはじめて触れる読者に向け，基礎からわかりやすく解説した入門書です．パターン認識の概念がよく理解できるとともに，Rによる実行例など，実際に応用する際にも役立つ内容が盛り込まれています． 第1章 はじめに 第2章 識別規則と学習法の概要 第3章 ベイズの識別規則 第4章 確率モデルと識別関数 第5章 k最近傍法（kNN法） 第6章 線形識別関数 第7章 パーセプトロン型学習規則 第8章 サポートベクトルマシン 第9章 部分空間法 第10章 クラスタリング 第11章 識別器の組み合わせによる性能強化
Pythonではじめる機械学習
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。
画像認識
デジタルカメラの顔認識機能など、身近で利用されている画像認識の技術。機械学習の応用により、その精度は格段に向上した。最前線で活躍する研究者が、基礎から深層学習を取り入れた応用的手法までをくわしく解説する。画像認識の現状と今後の展望を知るのに最適な一冊！ ■おもな内容 第1章 画像認識の概要 第2章 局所特徴 第3章 統計的特徴抽出 第4章 コーディングとプーリング 第5章 分類 第6章 畳み込みニューラルネットワーク 第7章 物体検出 第8章 インスタンス認識と画像検索 第9章 さらなる話題（セマンティックセグメンテーション／画像からのキャプション生成／画像生成と敵対的生成ネットワーク...
これなら分かる最適化数学
最適化手法とは，利益，損失などの望ましい，あるいは望ましくない値を最大，または最小にするように設計する手法である。従来から経営学やオペレーションズリサーチ(OR)の中心テーマであったが，計算機技術の進歩によって過去には不可能と思われた複雑な問題が実際的な時間で解けるようになり，今日ではあらゆる工学分野，特に電子，情報，通信技術の設計のほとんどに浸透している。 本書はこの立場から，最適化手法の入門書として書かれたもので，経営学やORのみならず，統計的最適化や機械学習に関する話題も扱っている。また，各手法を紹介するだけでなく，その数学的背景の解説に力点を置いている。 本文中では最適化手法...
ゼロから作るDeep Learning
実際にシステムを作りながらディープラーニングを学ぶ！ ディープラーニングの本格的な入門書。外部のライブラリに頼らずに、Python 3によってゼロからディープラーニングを作ることで、ディープラーニングの原理を楽しく学びます。ディープラーニングやニューラルネットワークの基礎だけでなく、誤差逆伝播法や畳み込みニューラルネットワークなども実装レベルで理解できます。ハイパーパラメータの決め方や重みの初期値といった実践的なテクニック、Batch NormalizationやDropout、Adamといった最近のトレンド、自動運転や画像生成、強化学習などの応用例、さらには、なぜディープラーニングは優...
機械学習初心者が1年間イロイロ勉強した遍歴[2018年度版]
はじめに タイトル通り、機械学習初心者が1年間緩く勉強してきた遍歴をまとめました。この勉強をやった結果を先に言っちゃうと、「初心者から脱することはできず！」です。ので、反面教師として見て頂けるといいのではないかと。 ※ここでの紹介は勉強した順です 勉強開始時の当方のスペック ・理系の大学を10年前に卒業（勉強は何もやらなかったに等しい）
機械学習のエッセンス
本書は具体的なデータ分析の手法を説明する意図で書かれたものではありません。 実用的な目的ならscikit-learnやChainerなどの既存のフレームワークを使うべきですが、本書では機械学習のいくつかの有名なアルゴリズムを、自分でゼロから実装することを目標としています。こうすることにより、とかくブラックボックスになりがちな機械学習の仕組みを理解し、さらなる応用力と問題解決力を身につけることができるようになります。 また、処理系にはデファクトスタンダードであるPythonを使い、機械学習に必要な数学の知識もわかりやすく解説しています。 これから機械学習を始める学生さんや、いきなりプロジェ...
現在のエバンジェリストに求められるもの
皆さん、こんにちは！ FIXER でGeneral Manager（広報PR & 教育事業統括）兼 Evangelist をしている鈴木章太郎です。 こちらは DevRel Advent Calendar 2018( の24日目の記事です。 これまでに、DevRel MeetUpは2回、登壇したことがあります。英語の会を含めこの集まりは好きなので、またどんどん参加したいと思っています。弊社の若手に…
成長するための具体的方法が見つからないなら、これやってみたらどうだろう
「開発バリバリ出来るようになって世に出るサービスを沢山作りてぇ」 「年収1000万になってタクシー通勤してぇ」 「リフォームしてホームシアター室とかバーカウンターとかつけてぇ」 「老後はハーレーで全国まわりてぇ」 などなど、私は叶えたいことが山ほどあり、その為に、エンジニアとして成長する方法を模索している。
結局、「すぐやる人」がすべてを手に入れる
「すぐやることの大切さ」を無意識に感じ取っている人が多いにもかかわらず、行動力が大事とわかっていても、なかなか行動できないもの。口だけでなかなか行動できない人、考えすぎて行動にうつせない人…こんな先送り、先延ばしの自分を変えるにはどうしたらいいか？数多くの人々に行動力を高める指導をしている著者の独自のノウハウで、10秒で行動に移す方法と不安を消す方法を紹介する。
Mugbot のNode-RED化
東京都市大学 情報デザイン研究室の小池です。研究室でソーシャルロボットMugbot（マグボット）を開発しています。Node-RED User Group JapanのNode-RED Advent CalendarでMugbotのNode-RED化について書かせていただくことになりました。 ソーシャルロボット Mugbot ロボットが人間社会に入ってきたときに、人間とロボットがどのように変わるのか…