荒木雅弘 森北出版

はじめて学ぶ人も、既習者にも！ 「機械学習のしくみをしっかり学びたい」と思っている方、必見！ 「全体像がつかめる」×「しくみがわかる」 ていねいでわかりやすい解説と豊富な実装例で、広がり続ける機械学習の世界に踏み込む、入門書の決定版。 さまざまな機械学習のアルゴリズムに対して、その位置づけとしくみを同時に理解でき、単なる付け焼き刃でない「広く深い」知識が得られます。 【本書の特長】 ●幅広いトピックを網羅 「機械学習とは何か」から、識別・回帰などの初歩的な手法、サポートベクトルマシンやニューラルネットワーク、深層学習や強化学習などの応用手法まで、最新の話題を含む幅広いトピックを扱っています。 ●直感的な解説 多岐にわたる機械学習のアルゴリズムを、入力データと出力形式の組み合わせにもとづいて直感的に整理・分類しており、全体を無理なく俯瞰できます。複雑で抽象的な説明になりがちな理論も、小気味よい語り口の解説で自然に理解できます。 ●例題・演習問題による実践 本文中の例に加え、例題・問題が豊富で、手を動かしながら理論と実装のつながりを体験できます。演習問題には解答つきで、独習にも最適です。 【目次】 第1章　はじめに 第2章　機械学習の基本的な手順 第3章　識別 -概念学習ー 第4章　識別 -統計的手法ー 第5章　識別 -生成モデルと識別モデルー 第6章　回帰 第7章　サポートベクトルマシン 第8章　ニューラルネットワークの基礎 第9章　ニューラルネットワークの応用 第10章　アンサンブル学習 第11章　モデル推定 第12章　パターンマイニング 第13章　系列データの学習 第14章　少量データ学習 第15章　強化学習 楽天Books

発売日/出版年度 : 2025年12月02日頃 　　ISBNコード : 9784627858619

石原 淳也/倉本 大資/阿部 和広 オライリー・ジャパン

ScratchだけでできるChatGPTによる生成AIプロジェクトを加筆！ 小学校高学年くらいの年齢から読める、機械学習入門書の改訂第2版。Scratchの拡張機能を使い、画像認識、音声認識、姿勢検出などのプログラムを実際に作りながら、機械学習のしくみを楽しく学ぶことができます。第2版では新しく「文章生成編」を追加。ChatGPTを使った生成AIプロジェクトにも取り組みます。作りながら学ぶことで、実際の世の中で機械学習がどのように生かされているかを想像し、自分でも機械学習を使った仕組みを考えられる力を養います。 楽天Books

発売日/出版年度 : 2024年07月25日頃 　　ISBNコード : 9784814400829

永田 祥平/立脇 裕太/伊藤 駿汰/宮田 大士/女部田 啓太 技術評論社

Azure Machine Learningは機械学習における学習から推論、運用までをエンドツーエンドでサポートするプラットフォームです。本書は、機械学習の活用を推進するエンジニアやデジタルトランスフォーメーションを担う人々に向け、Azure Machine Learningを使った機械学習モデルの構築から運用まで解説しています。Azure Machine Learningの基本からはじめ、自動機械学習（AutoML）機能を使った便利なモデル開発、MLflowと機械学習パイプラインを使った実践的なモデル開発を経て、MLOpsの実現を目指します。大規模言語モデルの活用にあたっては、モデルカタログやプロンプトフローの使い方を解説し、LLMOpsの概念にも触れます。 楽天Books

発売日/出版年度 : 2025年04月07日頃 　　ISBNコード : 9784297148461

Andreas C. Muller/中田 秀基 オライリー・ジャパン

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。 楽天Books

発売日/出版年度 : 2017年05月25日頃 　　ISBNコード : 9784873117980

曽我部 東馬 科学情報出版

量子機械学習は情報技術の未来形として、古典機械学習では困難と視されている、暗号解読、創薬、大規模気候予測、環境エネルギー問題などのような大規模なデータ解析問題において高速かつ効果的な応用の可能性を秘めています。 本書は、量子コンピュータの基本原理から最新の研究進展、そして機械学習との融合による新しい可能性に至るまで、包括的に解説しています。また、Python という広く使われているプログラミング言語を通じて、量子機械学習を実際にどのように応用できるかを学ぶことができます。 本書で記述されている量子機械学習の内容は、様々な文献と著者自身の関連研究から、量子コンピューティングと機械学習がどのように融合されるか、融合した場合にどのような結果が得られるかという側面に焦点を当てています。そして量子機械学習に関する一般的な知識や情報をある程度身につけることができます。 楽天Books

発売日/出版年度 : 2024年08月21日頃 　　ISBNコード : 9784910558325

飯塚修平 オライリー・ジャパン

「bウェブサイトのUX改善」を題材に、現実の問題をモデルに落とし込む過程を詳解！ 「機械学習の手法をどうやって現実の問題に適用するか？」について悩んでいるエンジニアは数多くいると思います。本書はウェブサイトのUX改善を題材に、A/Bテストやメタヒューリスティクス、バンディッドアルゴリズムなど機械学習のアプローチを適用し、パラメーターの抽出やモデルの選択などを学べる書籍です。モデルや数式の表現をPythonのコードやビジュアルなグラフでも表現し、理解の助けとしています。 楽天Books

発売日/出版年度 : 2020年11月19日頃 　　ISBNコード : 9784873119168

有賀康顕/中山心太/西林　孝 オライリー・ジャパン

大好評の機械学習実務者向け書籍が最新情報にアップデート！ 2018年に発行された初版から3年ぶりの改訂となる本書は、「仕事で機械学習に携わる際に知っておきたい事」を伝えるというコンセプトはそのままに、3年の間に登場した新たな考え方、手法など最新の情報を踏まえて内容を全面的に見直しました。これまで同様、機械学習を使った実務に初めて関わる読者にとって頼りになる1冊となるでしょう。「バンディットアルゴリズム」を紹介する新章など、追加原稿も多数。 楽天Books

発売日/出版年度 : 2021年04月23日頃 　　ISBNコード : 9784873119472

荒木 雅弘 森北出版

「理論」「実践」の両面から学べる、機械学習入門書の決定版！ ◆機械学習の理論をわかりやすく解説 数式をしっかり扱いつつも、平易なことばで直感的な理解ができるよう工夫されています。 また、分析したいデータの種類によってアルゴリズムを分類・整理して解説することで、現実で問題に直面した際に適用できるアルゴリズムが何なのかが理解でき、必要な部分から学んでいけるよう構成されています。 ◆幅広い手法を網羅 「機械学習とは何か」という初歩の初歩から、識別・モデル推定といった基本的な考えかた、ニューラルネットワーク・サポートベクトルマシンといった応用手法、そして深層学習・強化学習といった発展的なトピックまで、様々なアルゴリズムがとりあげられています。 ◆Python/Wekaでアルゴリズムを実装 アルゴリズムの解説だけでなく、Python/Wekaによる実装例も多数掲載されています。理論を学んだあとに、解析例をもとにデータの読み込みから結果の可視化まで1ステップずつ実装していくことで、表面的な理解にとどまらない、「現場で役立つ」知識が身につきます。 第2版では、Pythonによる実装例が多数追加されたほか、勾配ブースティング・リカレントニューラルネットワーク・深層強化学習などの近年話題のトピック追加をはじめとして、全面的に最新の解説にアップデートされています。 第1章　はじめに 第2章　機械学習の基本的な手順 第3章　識別 -概念学習ー 第4章　識別 -統計的手法ー 第5章　識別 -生成モデルと識別モデルー 第6章　回帰 第7章　サポートベクトルマシン 第8章　ニューラルネットワーク 第9章　深層学習 第10章　アンサンブル学習 第11章　モデル推定 第12章　パターンマイニング 第13章　系列データの識別 第14章　半教師あり学習 第15章　強化学習 付録A　演習問題解答 付録B　Weka 付録C　Python 楽天Books

発売日/出版年度 : 2018年04月10日頃 　　ISBNコード : 9784627852129

荒川 豊/石田 繁巳/松田 裕貴/中村 優吾/安本 慶一 電気書院

本書では「人間行動認識」に焦点を当て、その技術的側面を深く探求しています。 第2章から第7章までの内容を通じて、人間行動認識の基礎知識を獲得すると同時に、実際のデータとプログラムを駆使した実践的なスキルが身につくことを期待します。また、人やモノに取り付けたIoTセンサを活用した認識技術の重要性を特に確認する過程で、新たな技術や手法の発展の可能性を感じることができることと思います。 また、これから人間行動認識に取り組む、研究者およびエンジニアの方に向けて、人間行動認識に必要なセンサ、データ処理、機械学習アルゴリズムなどの基礎知識を一気通貫で学べるようにしたものです。実データ、実プログラムを通じて、手を動かしながら、人間行動認識の基礎を身につけられることを期待します。 楽天Books

発売日/出版年度 : 2024年11月05日頃 　　ISBNコード : 9784485302651

金丸 隆志 講談社

ラズパイを使ってさまざまな機械学習の演習を行い、体験を重ねながら理解する入門書。専門知識がなくても読み通せます。 第1章　機械学習と人工知能、ニューラルネットワークとの関係 第2章　機械学習入門 第3章　Raspberry Piで機械学習を体験するための準備（※） 第4章　サポートベクトルマシンによるアヤメの分類 第5章　多層ニューラルネットワークによるアヤメの分類 第6章　手書き数字の分類 第7章　コンピュータとじゃんけん勝負をしよう 第8章　画像処理でグー・チョキ・パーを読み取ろう 第9章　じゃんけんシステムの完成 第10章　ディープラーニング ※Raspberry Pi用OSのインストールと環境設定の解説は、本書のサポートページに掲載されます。 【付録A】matplotlibを用いたプログラムの解説 【付録B】OpenCVを用いたプログラムの解説 【付録C】自分の手の画像を学習用データとする方法 （注：【付録】はサポートページにてPDF形式で配布します。電子版では、末尾に収録されます） 楽天Books

発売日/出版年度 : 2018年03月15日頃 　　ISBNコード : 9784065020524

長橋賢吾 インプレス

Ｒは、統計解析のためのプログラミング言語・開発環境であり、機械学習で利用できるライブラリが数多く提供されています。ただし、膨大なデータの処理よりもプロトタイピングや検証に適しています。本書ではまず、機械学習の考え方や、その基礎となる統計についてわかりやすく説明します。それを踏まえて、代表的な機械学習の理論を押さえながら、Ｒのさまざまな活用法を解説します。本書を読んで、Ｒによる機械学習の試行や検証を始めてみましょう。 楽天Books

発売日/出版年度 : 2017年09月 　　ISBNコード : 9784295002055

Ankur A. Patel/中田 秀基 オライリー・ジャパン

機械学習の手法の1つ、教師なし学習に絞って解説した実践書！ 教師なし学習は、大きく3つに分類される機械学習の手法のうちの1つ。従来は、教師あり学習が主流でしたが、これからのデータ分析の形を考えると、教師なし学習も大きな一角を占めていくと考えられています。本書では、実践的な視点で、データ内に隠れている見つけにくいパターンを特定し、異常を検出し、自動的に特徴量抽出と選択を行っていきます。さらには、異なる機械学習手法の長所と短所を比較し、データに最適な手法の選び方についても、示していきます。 楽天Books

発売日/出版年度 : 2020年04月13日頃 　　ISBNコード : 9784873119106

森賀 新/木田 悠歩/須山 敦志 講談社

★確率的プログラミング言語がすぐに使える！★ ・Pythonでのコーディングを前提に、PyMC3、Pyro、NumPyro、TFP、GPyTorchをカバー。 ・回帰モデルの基本から潜在変数モデル・深層学習モデルまでを幅広く解説。 【主な内容】 第1章　ベイジアンモデリングとは 1.1 データ解析とコンピュータ 1.2 ベイジアンモデリングの基礎 1.3 代表的な確率分布 1.4 近似推論手法 第2章　確率的プログラミング言語（PPL） 2.1 ベイジアンモデリングとPPL 2.2 自動微分・最適化アルゴリズム 2.3 PyMC3の概要 2.4 Pyroの概要 2.5 NumPyroの概要 2.6 TensorFlow Probabilityの概要 2.7 GPyTorchの概要 第3章　回帰モデル 3.1 線形回帰モデル：線形単回帰モデル 3.2 線形回帰モデル：線形重回帰モデル 3.3 一般化線形モデル：ポアソン回帰モデル 3.4 一般化線形モデル：ロジスティック回帰モデル 3.5 階層ベイズモデル 3.6 ガウス過程回帰モデル：ガウス尤度 3.7 ガウス過程回帰モデル：尤度の一般化 第4章　潜在変数モデル 4.1 混合ガウスモデル 4.2 行列分解モデル 4.3 状態空間モデル 4.4 隠れマルコフモデル 4.5 トピックモデル 4.6 ガウス過程潜在変数モデル 第5章　深層学習モデル 5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル 5.2 変分自己符号化器 5.3 PixelCNN 5.4 深層ガウス過程 5.5 正規化流 第1章　ベイジアンモデリングとは 1.1 データ解析とコンピュータ 1.2 ベイジアンモデリングの基礎 1.3 代表的な確率分布 1.4 近似推論手法 第2章　確率的プログラミング言語（PPL） 2.1 ベイジアンモデリングとPPL 2.2 自動微分・最適化アルゴリズム 2.3 PyMC3の概要 2.4 Pyroの概要 2.5 NumPyroの概要 2.6 TensorFlow Probabilityの概要 2.7 GPyTorchの概要 第3章　回帰モデル 3.1 線形回帰モデル：線形単回帰モデル 3.2 線形回帰モデル：線形重回帰モデル 3.3 一般化線形モデル：ポアソン回帰モデル 3.4 一般化線形モデル：ロジスティック回帰モデル 3.5 階層ベイズモデル 3.6 ガウス過程回帰モデル：ガウス尤度 3.7 ガウス過程回帰モデル：尤度の一般化 第4章　潜在変数モデル 4.1 混合ガウスモデル 4.2 行列分解モデル 4.3 状態空間モデル 4.4 隠れマルコフモデル 4.5 トピックモデル 4.6 ガウス過程潜在変数モデル 第5章　深層学習モデル 5.1 ニューラルネットワーク回帰モデル 5.2 変分自己符号化器 5.3 PixelCNN 5.4 深層ガウス過程 5.5 正規化流 楽天Books

発売日/出版年度 : 2022年05月26日頃 　　ISBNコード : 9784065279786

岡 瑞起/齊藤 拓己/嶋田 健志 オライリー・ジャパン

生物の進化に着想を得た新しい「発散型」の機械学習アルゴリズムを解説！ 深層学習を含む多くの機械学習アルゴリズムは、1つの最適化を求める「収束型」のアルゴリズムであるのに対し、近年注目を集めているのが人工生命の研究分野で開発され、従来の探索方法では得られなかったような、多様な解が求められる「発散型」アルゴリズムです。本書はこの発散型アルゴリズムに焦点を当て、進化計算の基礎となる集団的探索の考え方、既存の収束型アルゴリズムとの違い、そして、有用性について説明します。最近注目を浴びるNovelty SearchやQuality Diversity、MC、POETといった新しいアルゴリズムも取り上げます。 楽天Books

発売日/出版年度 : 2023年10月18日 　　ISBNコード : 9784814400003

島田達朗/越水直人 技術評論社

難しい理論で悩む前に、手を動かして機械学習を試してみよう！ 楽天Books

発売日/出版年度 : 2019年05月 　　ISBNコード : 9784297105259