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【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】情報処理教科書 データベーススペシャリスト 2025年版【電子書籍】[ ITのプロ46 ]

＜p＞【本電子書籍は固定レイアウトのため7インチ以上の端末での利用を推奨しております。文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。ご購入前に、無料サンプルにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください】＜/p＞ ＜p＞2024年度売上第1位！＜br /＞ 16年間選ばれ続ける最強の定番書!＜/p＞ ＜p＞【学習方法と解答テクニックの解説がとにかく詳しい】＜br /＞ ・学習方法とテクニックを詳しく解説！＜br /＞ ・初めて学習する人も本書にそって学習すれば合格力がつくこと、間違いなし。＜br /＞ ・午後1（記述式）と午後2（事例解析）の「うかる解答の書き方」が分かる！＜/p＞ ＜p＞【ポイントを押さえた要点解説】＜br /＞ ・出題傾向に沿って、見やすく覚えやすいレイアウトで掲載＜br /＞ ・頭の中を整理しながら読み進められる＜/p＞ ＜p＞【思考の流れと手順を踏まえた「午後」解説】＜br /＞ ・考え方の手順がよく分かるから応用が効く＜/p＞ ＜p＞【過去23年分の問題（午前、午後1、午後2）を提供】＜br /＞ ・試験問題の読み解き方が見える＜br /＞ ・他に類を見ない圧倒的な問題数＜br /＞ ・解答用紙をダウンロードできるので、繰り返し学習可能＜/p＞ ＜p＞※ダウンロード期限は2026年9月末までとなります。＜/p＞ ＜p＞【目次】＜br /＞ 序章 試験対策（学習方法と解答テクニック）＜br /＞ 第1章 SQL＜br /＞ 第2章 概念データモデル＜br /＞ 第3章 関係スキーマ＜br /＞ 第4章 データベースの実装＜br /＞ 過去問題 令和6年度秋期 本試験問題・解答・解説＜br /＞ 付録 データベーススペシャリストになるには＜/p＞ ＜p＞※本電子書籍は同名出版物を底本として作成しました。記載内容は印刷出版当時のものです。＜br /＞ ※印刷出版再現のため電子書籍としては不要な情報を含んでいる場合があります。＜br /＞ ※印刷出版とは異なる表記・表現の場合があります。予めご了承ください。＜br /＞ ※プレビューにてお手持ちの電子端末での表示状態をご確認の上、商品をお買い求めください。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【送料無料】ゼロからはじめるInstagramインスタグラム基本&便利技／リンクアップ／LIDDELL株式会社

※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者リンクアップ(著) LIDDELL株式会社(監修)出版社技術評論社発売日2024年06月ISBN9784297141677ページ数223Pキーワードぜろからはじめるいんすたぐらむ ゼロカラハジメルインスタグラム りんく／あつぷ りでる／かぶし リンク／アツプ リデル／カブシ9784297141677内容紹介定番のインスタグラムの解説書がパワーアップしました！ 多くの人が写真や動画を投稿して楽しんでいるインスタグラムですが、新しい機能が多くて使い方がわからない、仕事で使わないといけないけれどやり方が難しい、などとお悩みの方も多いでしょう。この書籍では、インスタグラムの基本的な使い方から楽しく便利な使いこなし方などを解説します。特に最近になって新しくなった最新機能の「リール動画」や「ストーリーズ」、「ライブ配信」などの動画機能の解説が盛りだくさんです。さらに、お店や会社の宣伝にインスタグラムを使うための「考え方」とその方法も解説します！ この1冊があれば、新しくなったインスタグラムをさらに楽しめること間違いなしです。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次第1章 インスタグラムを始めよう/第2章 インスタグラムの基本的な使い方を知ろう/第3章 写真を加工して投稿しよう/第4章 ストーリーズやリールを投稿しよう/第5章 インスタグラムをビジネスに役立てよう/第6章 たくさんの人に見てもらう投稿のコツを知ろう/第7章 インスタグラムを使いやすく設定しよう/第8章 インスタグラムを安全に活用しよう

【楽天ブックスならいつでも送料無料】Pythonではじめる機械学習 scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 [ Andreas C. Muller ]

scikitーlearnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎 Andreas C. Muller 中田 秀基 オライリー・ジャパンBKSCPN_【bookーfestivalーthr】 パイソンデハジメルキカイガクシュウ アンドレアス C ミュラー ナカダ ヒデモト 発行年月：2017年05月25日 予約締切日：2017年05月24日 ページ数：432p サイズ：単行本 ISBN：9784873117980 ミュラー，アンドレアス・C．（M¨uller,Andreas C.）（ミュラー，アンドレアスC．） ボン大学で、機械学習のPhDを取得。コンピュータビジョンアプリの機械学習研究者としてAmazonに1年間勤務したのち、ニューヨーク大学データサイエンスセンターを経て現在はコロンビア大学の講師。ここ4年間は、産業界および学術界で広く使われている機械学習ライブラリscikitーlearnのメンテナ、コアコントリビュータ、リリースマネージャーとして活躍する。広く使われている別の機械学習パッケージの開発者兼コントリビュータでもある グイド，サラ（Guido,Sarah） スタートアップで働くデータサイエンティスト。ニューヨーク在住。ミシガン大学大学院修了 中田秀基（ナカダヒデモト） 博士（工学）。産業技術総合研究所において分散並列計算の研究に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1章 はじめに／2章 教師あり学習／3章 教師なし学習と前処理／4章 データの表現と特徴量エンジニアリング／5章 モデルの評価と改良／6章 アルゴリズムチェーンとパイプライン／7章 テキストデータの処理／8章 おわりに Pythonの機械学習用ライブラリの定番、scikitーlearnのリリースマネージャを務めるなど開発に深く関わる著者が、scikitー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。ニューラルネットを学ぶ前に習得しておきたい機械学習の基礎をおさえるとともに、優れた機械学習システムを実装し精度の高い予測モデルを構築する上で重要となる「特徴量エンジニアリング」と「モデルの評価と改善」について多くのページを割くなど、従来の機械学習の解説書にはない特長を備えています。 本 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】東京大学のデータサイエンティスト育成講座 [ 塚本邦尊 ]

塚本邦尊 山田典一 マイナビ出版トウキョウダイタクノ データサイエンティスト イクセイコウザ ツカモト ヤマダ 発行年月：2019年03月14日 予約締切日：2019年03月13日 ページ数：448p サイズ：単行本 ISBN：9784839965259 中山浩太郎（ナカヤマコウタロウ） 2000年10月（株）関西総合情報研究所代表取締役社長就任。2002年4月同志社女子大学非常勤講師就任。2007年3月大阪大学大学院情報科学研究科博士号取得。2007年4月大阪大学大学院情報科学研究科特任研究員就任。2008年4月東京大学知の構造化センター特任助教就任。2012年4月東京大学知の構造化センター特任講師就任。2014年12月東京大学工学系研究科技術経営戦略学専攻特任講師就任 松尾豊（マツオユタカ） 1997年東京大学工学部電子情報工学科卒業。2002年同大学院博士課程修了。博士（工学）。同年より、産業技術総合研究所研究員。2005年10月よりスタンフォード大学客員研究員。2007年10月より、東京大学大学院工学系研究科総合研究機構／知の構造化センター／技術経営戦略学専攻准教授。2014年より、東京大学大学院工学系研究科技術経営戦略学専攻グローバル消費インテリジェンス寄付講座共同代表・特任准教授。2002年人工知能学会論文賞、2007年情報処理学会長尾真記念特別賞受賞。2012年～14年、人工知能学会編集委員長を経て、現在は倫理委員長。専門は、人工知能、Webマイニング、ビッグデータ分析、ディープラーニング 塚本邦尊（ツカモトクニタカ） 現職は某金融機関の研究開発部門にて、分析環境構築からデータ前処理自動化、分析、アルゴリズム開発と実装、取引実弾とその検証、定型レポーティング作成などを担当。その他、講師やさまざまな企業（メーカー、システム会社、広告代理店など）の分析サポートやアドバイスを実施したり、某コンピューター系の研究所の技術フェローを兼務。学生時代の専攻は数学で、今まで携わってきた業界は、システム会社、広告代理店、マーケティング、コンサルティング企業等 山田典一（ヤマダノリカズ） 株式会社クリエイティブ・インテリジェンス代表取締役。ヤフージャパン、ブレインパッド、GREE、外資系メディアエージェンシーなどで、データマイニング・機械学習を活用した高度アナリティクス業務に従事。情報の価値の観点から、インテリジェンスマネジメントの在り方、インテリジェンスプロセスと機械学習との融合可能性を考察し、日本コンペティティブ・インテリジェンス学会より最優秀論文賞を受賞（2015年）。現在は、機械学習・ディシジョン科学・シミュレーション科学を活用した、より複雑で高度なディシジョン支援に向けた技術の研究開発、機械学習の導入コンサルティング、データ活用アドバイザリーを行っています 大澤文孝（オオサワフミタカ） テクニカルライター。プログラマー。情報処理技術者（「情報セキュリティスペシャリスト」「ネットワークスペシャリスト」）。雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当しています。近年は、Webシステムの設計・開発に従事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 本書の概要とPythonの基礎／科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎／記述統計と単回帰分析／確率と統計の基礎／Pythonによる科学計算（NumpyとScipy）／Pandasを使ったデータ加工処理／Matplotlibを使ったデータ可視化／機械学習の基礎（教師あり学習）／機械学習の基礎（教師なし学習）／モデルの検証方法とチューニング方法〔ほか〕 データ分析に必要な知識を全方位で手に入れよう！東大松尾研究室が提供する人気講座が待望の書籍化！ 本 パソコン・システム開発 その他 ビジネス・経済・就職 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】［第3版］Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 （top gear） [ Sebastian Raschka;Vahid Mirjalili ]

top gear Sebastian Raschka;Vahid Mirjalili 株式会社クイープ 訳/福島 真太朗 監訳 インプレスダイサンパンパイソンキカイガクシュウプログラミングタツジンデータサイエンティストニヨルリロントジッセン 発行年月：2020年10月22日 予約締切日：2020年10月21日 ページ数：688p サイズ：単行本 ISBN：9784295010074 原書第3版 ラシュカ，セバスチャン（Raschka,Sebastian） ミシガン州立大学博士課程で計算生物学と機械学習の複合領域において博士号を取得。現在、ウィスコンシン州立大学マディソン校の統計学助教授で、機械学習と深層学習の研究に焦点を当てている。Pythonコーディングの経験が長く、データサイエンス、機械学習、ディープラーニングの実践について多数のセミナーの講師も務めている ミルジャリリ，ヴァヒド（Mirjalili,Vahid） ミシガン州立大学にて分子構造の大規模計算シミュレーションの新しい手法を開発したことにより機械工学の博士号を取得。ミシガン州立大学のiPRoBeラボに参加し、コンピュータービジョンとバイオメトリクスドメインに機械学習を適用。その後、3Mにリサーチサイエンティストとして入社 福島真太朗（フクシマシンタロウ） 現在、企業で機械学習、データマイニングの研究開発、技術開発の業務に従事。東京大学理学部物理学科卒業。東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程修了。博士（情報理工学）。専攻は機械学習・データマイニング・非線形力学系（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 「データから学習する能力」をコンピュータに与える／分類問題ー単純な機械学習アルゴリズムの訓練／分類問題ー機械学習ライブラリscikitーlearnの活用／データ前処理ーよりよい訓練データセットの構築／次元削減でデータを圧縮する／モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス／アンサンブル学習ー異なるモデルの組み合わせ／機械学習の適用1ー感情分析／機械学習の適用2ーWebアプリケーション／回帰分析ー連続値をとる目的変数の予測／クラスタ分析ーラベルなしデータの分析／多層人工ニューラルネットワークを一から実装／ニューラルネットワークの訓練をTensorFlowで並列化する／TensorFlowのメカニズム／画像の分類ーディープ畳み込みニューラルネットワーク／系列データのモデル化ーリカレントニューラルネットワーク／新しいデータの合成ー敵対的生成ネットワーク／複雑な環境での意思決定ー強化学習 本書は、機械学習コンセプト全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説しています。初歩的な線形回帰から始め、ディープラーニング（CNN／RNN）、敵対的生成ネットワーク（GAN）、強化学習などを取り上げ、scikitーlearnやTensorFlowなどPythonライブラリの新版を使ってプログラミング。第3版では13～16章の内容をほとんど刷新したほか、敵対的生成ネットワークと強化学習の章を新たに追加。機械学習プログラミングの本格的な理解と実践に向けて大きく飛躍できる一冊です。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】めざせ月商100万円 YouTubeで稼げる本 [ たっしー ]

たっしー ソーテック社メザセゲッショウヒャクマンエン ユーチューブデカセゲルホン タッシー 発行年月：2024年05月08日 予約締切日：2024年05月07日 ページ数：272p サイズ：単行本 ISBN：9784800721280 たっしー（タッシー） YouTube運営者向けスクール主催（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1 YouTubeで顔出しなしで稼ぐ／2 稼げるジャンルの探し方／3 アルゴリズムを理解してYouTubeで伸びる仕組みを知る／4 成功チャンネルに学ぶ競合リサーチ／5 視聴者をひきつけるチャンネル設計／6 魅力的なサムネイル・タイトル作り／7 動画の維持率を高める台本制作／8 離脱されない・台本を活かす動画編集／9 チャンネルを成長させるアナリティクス分析／10 外注して時間と収入を増やす チャンネル開設1ヶ月で収益化した実践ノウハウ公開。声出しなし、顔出しなし、身バレなし。 本 パソコン・システム開発 その他 ビジネス・経済・就職 アフィリエイト 科学・技術 工学 電気工学

Compass Data Scienceつくりながら学ぶ!LLM自作入門／SebastianRaschka／クイープ／巣籠悠輔【3000円以上送料無料】

著者SebastianRaschka(著) クイープ(訳) 巣籠悠輔(監訳)出版社マイナビ出版発売日2025年02月ISBN9784839987800ページ数367Pキーワードつくりながらまなぶえるえるえむじさくにゆうもんつく ツクリナガラマナブエルエルエムジサクニユウモンツク らしゆか せばすちやん RAS ラシユカ セバスチヤン RAS9784839987800内容紹介本書は、GPT型のLLM (大規模言語モデル) を一から理解して構築するために書かれました。テキストデータの扱い方とAttentionメカニズムのコーディングの基礎を理解した後、完全なGPTモデルの実装に取り組みます。本書の特徴は、LLMの構築プロセス全体を包括的にカバーしていることです。これには、モデルアーキテクチャを実装するためのデータセットの扱い方から、ラベルなしデータでの事前学習、そして特定のタスク向けのファインチューニングまでが含まれています。本書を最後まで読めばLLMの仕組みがしっかりと理解でき、独自のモデルを構築するためのスキルを身につけることができるでしょう。作成するモデルは大規模な基礎モデルに比べれば規模は小さいものの、基になっている概念は同じです。最先端のLLMの構築に使われている中核的なメカニズムやテクニックを理解するための強力なツールとなるでしょう。［対象読者］・LLMの仕組みを理解し、独自のモデルを一から構築する方法を学びたいと考えている機械学習の愛好家、エンジニア、学生・本書はPyTorchを活用しており、事前にPythonプログラミングを理解している必要があります。・機械学習、ディープラーニング、人工知能（AI）の知識があれば役立ちますが、幅広い知識や経験は必要ありません。・高校レベルの数学、ベクトルや行列の知識は本書を理解する助けとなりますが、高度な数学の知識は不要です。［目次］1章 大規模言語モデルを理解する2章 テキストデータの準備3章 Attentionメカニズムのコーディング4章 テキストを生成するためのGPTモデルを一から実装する5章 ラベルなしデータでの事前学習6章 分類のためのファインチューニング7章 指示に従うためのファインチューニング付録A PyTorch 入門付録B 参考資料付録C 練習問題の解答付録D 訓練ループに高度なテクニックを追加する付録E LoRAによるパラメータ効率のよいファインチューニング“Build a Large Language Model (from Scratch)”（Manning Publishing 刊）の日本語版※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1 大規模言語モデルを理解する/2 テキストデータの準備/3 Attentionメカニズムのコーディング/4 テキストを生成するためのGPTモデルを一から実装する/5 ラベルなしデータでの事前学習/6 分類のためのファインチューニング/7 指示に従うためのファインチューニング/A PyTorch入門/B 参考資料/C 練習問題の解答/D 訓練ループに高度なテクニックを追加する/E LoRAによるパラメータ効率のよいファインチューニング

【楽天ブックスならいつでも送料無料】よくわかる Microsoft 365 使いこなし術 [ 富士通ラーニングメディア ]

富士通ラーニングメディア 富士通ラーニングメディアヨクワカル マイクロソフトサンロクゴ ツカイコナシジュツ フジツウラーニングメディア 発行年月：2022年12月21日 ページ数：239p サイズ：単行本 ISBN：9784867750230 本 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】iPhone芸人かじがや卓哉のスゴいiPhone 16 超絶便利なテクニック140 16/Plus/Pro/Pro Max対応 [ かじがや卓哉 ]

かじがや卓哉 インプレスアイフォーンゲイニンカジガヤタクヤノスゴイアイフォーンシックスティーンチョウゼツベンリナテクニックヒャクヨンジュウシックスティーンプラスプロプロマックスタイオウ カジガヤタクヤ 発行年月：2024年12月24日 予約締切日：2024年12月23日 ページ数：216p サイズ：単行本 ISBN：9784295020813 「カメラコントロール」を新たに搭載 カメラが使いやすくなったiPhone16シリーズ登場！／1 iPhone16＆iOS18対応！最新テクニック大公開！／2 これでデータ移行も失敗なし！iPhone機種変更テクニック／3 全部知っているかな？iPhone基本のテクニック／4 オススメの定番ワザが満載！iPhone芸人イチオシテクニック／5 新OSの機能でデータを守れ！iPhone防御・防衛テクニック／6 スピード勝負では絶対負けない！iPhone高速テクニック／7 これで手間なしラクチン操作！iPhoneラクラクテクニック 超絶便利なテクニック140。16／Plus／Pro／Pro Max対応。iOS 18対応の15／14／13／12／11／SE第2、3世代／XsでもOK！ 本 パソコン・システム開発 ハードウェア Macintosh パソコン・システム開発 ハードウェア モバイル パソコン・システム開発 ハードウェア スマートフォン ビジネス・経済・就職 IT・eコマース ビジネス・経済・就職 産業 運輸・交通・通信

【楽天ブックスならいつでも送料無料】Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit-learn編 （impress top gear） [ Sebastian Raschka、 Yuxi (Hayden) Liu、 Vahid Mirjalili ]

impress top gear Sebastian Raschka、 Yuxi (Hayden) Liu、 Vahid Mirjalili 株式会社クイープ インプレスパイソンキカイガクシュウプログラミング パイトーチアンドサイキットラーンヘン カブシキガイシャクイープ 発行年月：2022年12月15日 ページ数：712p サイズ：単行本 ISBN：9784295015581 ラシュカ，セバスチャン（Raschka,Sebastian） ウィスコンシン州立大学マディソン校の統計学助教授。機械学習と深層学習の研究に注力している。オープンソースの熱心な貢献者でもあり、Grid．aiにおいてAI教育のリードとして、人工知能に興味を持つ人々を支援するという、新しい役割を担う予定 リュー，ユーシー・ヘイデン（Liu,Yuxi Hayden）（リュー，ユーシーヘイデン） グーグルの機械学習ソフトウェアエンジニア。世界最大の検索エンジンの広告最適化のための機械学習モデル／システムの開発・改良に取り組んでいる。これまでも、さまざまなデータ駆動型ドメインの業務に機械学習サイエンティストとして従事 ミルジャリリ，ヴァヒド（Mirjalili,Vahid） コンピュータビジョンのアプリケーションに特化したディープラーニングの研究者。ミシガン州立大学にて機械工学とコンピュータサイエンスの両方で博士号を取得。博士課程では、実世界の問題を解決するコンピュータビジョンの新しいアルゴリズムを開発し、引用の多い研究論文をいくつか発表 福島真太朗（フクシマシンタロウ） 現在、企業で機械学習、データマイニングの研究開発、技術開発の業務に従事。東京大学理学部物理学科卒業。東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻修士課程修了。東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程修了。博士（情報理工学）。専攻は機械学習・データマイニング・非線形力学系（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 「データから学習する能力」をコンピュータに与える／分類問題ー単純な機械学習アルゴリズムの訓練／分類問題ー機械学習ライブラリscikitーlearnの活用／データ前処理ーよりよい訓練データセットの構築／次元削減でデータを圧縮する／モデルの評価とハイパーパラメータのチューニングのベストプラクティス／アンサンブル学習ー異なるモデルの組み合わせ／機械学習の適用ー感情分析／回帰分析ー連続値をとる目的変数の予測／クラスタ分析ーラベルなしデータの分析〔ほか〕 本書は、機械学習の手法全般をカバーし、理論的背景とPythonコーディングの実際を解説。一から実装することでモデルの仕組みをより具体的に理解でき、PyTorchやscikitーlearnのライブラリを使うことでより簡単に実装できることを示します。PyTorchについてはその仕組みから説き、自然言語処理やグラフニューラルネットワークなどの実装を解説。機械学習の理論と実践について幅広く探求するための一冊となっています。 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】［改訂新版］はじめてのAIリテラシー [ 岡嶋 裕史 ]

岡嶋 裕史 吉田 雅裕 技術評論社カイテイシンパンハジメテノエーアイリテラシー オカジマ ユウシ ヨシダ マサヒロ 発行年月：2024年09月17日 予約締切日：2024年09月16日 ページ数：248p サイズ：単行本 ISBN：9784297144074 岡嶋裕史（オカジマユウシ） 1972年東京都生まれ。中央大学大学院総合政策研究科博士後期課程修了。博士（総合政策）。富士総合研究所、関東学院大学経済学部准教授、同大学情報科学センター所長を経て、中央大学国際情報学部教授。NHKスマホ講座講師 吉田雅裕（ヨシダマサヒロ） 1985年生まれ。山口県出身。東京大学大学院博士課程修了。博士（学際情報学）。日本学術振興会特別研究員を経て、2013年に日本電信電話株式会社に入社。5Gと自動運転に関する研究開発を経て、中央大学国際情報学部准教授。コンピュータネットワークとAIに関する研究教育活動に従事。中央大学AI・データサイエンスセンター所員、東京大学客員研究員、電子情報通信学会幹事（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1講 AIリテラシーとは／第2講 社会でどのような変化が起きているか／第3講 社会でどのようなデータが活用されているか／第4講 データ・AIを何に使えるか／第5講 データ・AIの技術／第6講 データを読み、説明し、扱う／第7講 データ・AIを扱うときに注意すること／第8講 データ・AIにまつわるセキュリティ／第9講 統計と数学のきほん／第10講 アルゴリズムとは何か／第11講 データの構造とプログラミング／第12講 データを上手に扱うには／第13講 時系列データと文章データの分析／第14講 データ活用実践（教師あり学習と教師なし学習） AIリテラシー教育をカリキュラムに導入したい先生に最適！本書は「数理・データサイエンス・AI（リテラシーレベル）」（通称MDASH）の2024年2月改訂に対応しています。MDASHの「導入」「基礎」「心得」「選択（オプション）」モデルカリキュラムに準拠した内容です。14章の構成で、半期15回の講義で進められるよう工夫されています。AIのしくみやデータ分析、プログラミングやデータ活用など、AIリテラシーを幅広く学べます。 本 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】Rによる 統計的学習入門 [ 落海 浩 ]

落海 浩 首藤 信通 朝倉書店アルニヨル トウケイテキガクシュウニュウモン オチウミ ヒロシ シュトウ ノブミチ 発行年月：2018年08月01日 予約締切日：2018年07月31日 ページ数：424p サイズ：単行本 ISBN：9784254122244 落海浩（オチウミヒロシ） 1966年山口県に生まれる。2008年南カリフォルニア大学経営学大学院博士課程修了。現在、南カリフォルニア大学経営学大学院准教授。Ph．D． 首藤信通（シュトウノブミチ） 1981年東京都に生まれる。2012年東京理科大学大学院理学研究科博士後期課程修了。現在、神戸大学大学院海事科学研究科講師。博士（理学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 1 導入／2 統計的学習／3 線形回帰／4 分類／5 リサンプリング法／6 線形モデル選択と正則化／7 線形を超えて／8 木に基づく方法／9 サポートベクターマシン／10 教師なし学習 本 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】統計的学習の基礎 データマイニング・推論・予測 [ Trevor Hastie ]

データマイニング・推論・予測 Trevor Hastie Robert Tibshirani 共立出版BKSCPN_【bookーfestivalーfiv】 トウケイテキガクシュウノキソ トレバー ヘイスティ ロバート ティブシラニ 発行年月：2014年06月27日 予約締切日：2014年06月26日 ページ数：888p サイズ：単行本 ISBN：9784320123625 井手剛（イデツヨシ） IBM T．J．Watson Research Center。Senior Technical Staff Member、博士（理学） 神嶌敏弘（カミシマトシヒロ） 産業総合技術研究所主任研究員、博士（情報学） 栗田多喜夫（クリタタキオ） 広島大学大学院工学研究院教授、博士（工学） 杉山将（スギヤママサシ） 東京工業大学准教授、博士（工学） 前田英作（マエダエイサク） 日本電信電話株式会社コミュニケーション科学基礎研究所所長、博士（工学）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 教師あり学習の概要／回帰のための線形手法／分類のための線形手法／基底展開と正則化／カーネル平滑化法／モデルの評価と選択／モデル推論と平均化／加法的モデル、木、および関連手法／ブースティングと加法的木／ニューラルネットワーク／サポートベクトルマシンと適応型判別／プロトタイプ法と量近傍探索／教師なし学習／ランダムフォレスト／アンサンブル学習／無向グラフィカルモデル／高次元の問題：p＞＞N 本 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】Excel関数＋組み合わせ術 ［実践ビジネス入門講座］【完全版】 第3版 作業効率とクオリティがいっきに高まる究極の使いこなしテクニック 【Excel 2024/2021/Microsoft 365対応】 [ きたみ あきこ ]

作業効率とクオリティがいっきに高まる究極の使いこなしテクニック 【Excel 2024/2021/Microsoft 365対応】 きたみ あきこ SBクリエイティブエクセルカンスウプラスクミアワセジュツジッセンビジネスニュウモンコウザカンゼンバンダイサンパン キタミアキコ 発行年月：2025年03月01日 予約締切日：2025年02月28日 ページ数：368p サイズ：単行本 ISBN：9784815630164 きたみあきこ（キタミアキコ） 東京都生まれ。テクニカルライター。お茶の水女子大学理学部化学科卒。大学在学中に、分子構造の解析を通してプログラミングと出会う。プログラマー、パソコンインストラクターを経て、現在はコンピューター関係の雑誌や書籍の執筆を中心に活動中（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 01 最初にこれだけは知っておこう！関数の基本／02 思い通りの条件でデータを集計する／03 数値処理と成績管理を極める／04 条件分岐と値の判定のポイント／05 表の検索とデータ転記の便利な方法／06 日付と時刻の計算を自由に操作する／07 文字列操作と表記の統一を行う／08 Excelの機能と関数の組み合わせ技 したいことから逆引きで使えるワザが見つかる！仕事で使える関数を厳選紹介！時短に役立つスキルが身に付く。 本 パソコン・システム開発 アプリケーション EXCEL パソコン・システム開発 その他 ビジネス・経済・就職 自己啓発 情報管理・手帳

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】［改訂新版］プロになるためのWeb技術入門【電子書籍】[ 小森裕介 ]

＜h2＞＜strong＞◆Web技術を根本から理解。これ1冊で基礎の基礎から応用まで実践力が身につく！◆＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞ なぜWebシステムをうまく作ることができないのか？ーー本書は2010年に初版が発行されました。Webに携わるエンジニアだけでなく、Webマーケティング担当者にいたるまでWebの仕組みを根本から理解するための技術書として多くの方々に利用されました。それから10数年の月日が流れ、本書の特徴である技術の根本をていねいに解説するスタイルはそのままにアップデートを図りました。最新のWeb技術を取り入れて全面改訂です。さらに技術を学ぶ上でのさまざまな悩みを解消し、エンジニアとして成長していく手がかりをふんだんに盛り込みました。もちろんサンプルアプリケーションプログラムを試しながら理解を深めていく工夫もしています。本書によって本質をとらえるプロの技術力も得てください。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞・Webプログラミング初心者。Web業界やそれをなしている技術に興味のある方。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞●第1章 技術の学び方＜/strong＞＜br /＞ 1.1 技術の学びはなぜ難しくなったのか＜br /＞ 1.2 「技術の引き出し」を作ろう＜br /＞ ＜strong＞●第2章 Webシステムの全体像＜/strong＞＜br /＞ 2.1 Webシステムの構造＜br /＞ 2.2 Webコンテンツ＜br /＞ 2.3 クライアントサイドの構成要素＜br /＞ 2.4 サーバサイドの構成要素＜br /＞ 2.5 ネットワークとインターネット＜br /＞ 2.6 Webシステムの実行環境と開発環境＜br /＞ 2.7 Webシステムを実現するための技術＜br /＞ ＜strong＞●第3章 WWWの基本要素とその発展＜/strong＞＜br /＞ 3.1 World Wide Webの始まり＜br /＞ 3.2 URIとハイパーリンク＜br /＞ 3.3 HTTP＜br /＞ 3.4 SGMLから生まれたHTML＜br /＞ 3.5 CSSによる視覚情報の分離＜br /＞ 3.6 データ構造を記述するXML＜br /＞ 3.7 HTML5策定とHTML Living Standardへの統一＜br /＞ ＜strong＞●第4章 HTTPクライアントとHTTPサーバ＜/strong＞＜br /＞ 4.1 Webアプリケーションの根本を学ぼう＜br /＞ 4.2 最小のHTTPサーバを実現する＜br /＞ 4.3 レンダリングエンジンの働きを確認する＜br /＞ 4.4 HTTPクライアントをブラウザに変更する＜br /＞ 4.5 動的なコンテンツの生成＜br /＞ 4.6 Webアプリケーションへの発展＜br /＞ ＜strong＞●第5章 URLとHTTP＜/strong＞＜br /＞ 5.1 URLの基本構造＜br /＞ 5.2 URLの詳細構造＜br /＞ 5.3 HTTPの基本＜br /＞ 5.4 HTTPリクエストの実践＜br /＞ ＜strong＞●第6章 従来型のWebアプリケーション＜/strong＞＜br /＞ 6.1 GoによるWebアプリケーション＜br /＞ 6.2 Goによる簡単なWebサーバの作成＜br /＞ 6.3 ToDoアプリケーションで学ぶ基礎＜br /＞ 6.4 Webアプリケーションの画面遷移＜br /＞ 6.5 Webアプリケーションの状態管理＜br /＞ 6.6 セッションとユーザ管理＜br /＞ 6.7 ユーザ認証の実装＜br /＞ 6.8 Webアプリケーションの複雑性をカバーするフレームワーク＜br /＞ ＜strong＞●第7章 SPAへの進化＜/strong＞＜br /＞ 7.1 SPAへの潮流＜br /＞ 7.2 JavaScriptの起源と発展＜br /＞ 7.3 Tiny ToDoのUIを改善する＜br /＞ 7.4 サーバとの非同期通信＜br /＞ 7.5 Tiny ToDoに非同期通信を実装する＜br /＞ 7.6 JSONによるデータ交換＜br /＞ 7.7 フラグメントによる状態の表現＜br /＞ 7.8 SPAの課題とサーバサイドレンダリング＜br /＞ ＜strong＞●第8章 Web API＜/strong＞＜br /＞ 8.1 APIのWeb化＜br /＞ 8.2 REST＜br /＞ 8.3 リソース指向アーキテクチャ＜br /＞ 8.4 Tiny ToDoのWeb API設計＜br /＞ 8.5 Tiny ToDoのWeb API化＜br /＞ 8.6 Web APIの公開＜br /＞ 8.7 再注目されるRPCスタイル＜br /＞ ＜strong＞●第9章 サーバプッシュ技術＜/strong＞＜br /＞ 9.1 サーバプッシュ技術の歴史＜br /＞ 9.2 Server-sent eventsによるプッシュ配信＜br /＞ 9.3 Server-sent eventsの実践＜br /＞ 9.4 WebSocket＜br /＞ 9.5 WebSocketの実践＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞小森 裕介＜/strong＞ （こもり ゆうすけ）：キャディ株式会社 勤務。ソフトウェアエンジニアとして、製造業の変革を目指す自社サービスの開発・運用に携わる。2000年、東京工業大学（現・東京科学大学）工学部情報工学科卒業。独立系システム開発会社などを経て、2019年、「世界中の人々に使ってもらえるプロダクトを開発する」という夢を追いかけて、LINE株式会社（現・LINEヤフー株式会社）に入社、金融系サービスの新規開発に携わった後、2022年より現職。好きな言語はJavaとGoとシェルスクリプト。好きなエディタはNeovimとsed。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【楽天ブックスならいつでも送料無料】iPad全操作使いこなしガイド2025（iPadOS 18対応／全モデル対応の人気操作事典） [ standards ]

standards スタンダーズアイパッドゼンソウサツカイコナシガイドニセンニジュウゴ スタンダーズ 発行年月：2025年04月30日 予約締切日：2025年04月29日 ページ数：200p サイズ：単行本 ISBN：9784866367385 本 パソコン・システム開発 その他

【楽天ブックスならいつでも送料無料】世界一かんたん！70歳からのスマホ使いこなし超入門 （ブティック・ムック ブティックサプリ）

ブティック・ムック ブティックサプリ ブティック社セカイイチ カンタン ナナジュッサイ カラノ スマホ ツカイコナシ チョウ ニュウモン 発行年月：2025年04月01日 ページ数：79p サイズ：ムックその他 ISBN：9784834779400 本 パソコン・システム開発 ハードウェア モバイル ビジネス・経済・就職 産業 運輸・交通・通信

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 第2版【電子書籍】[ スキルアップAI株式会社 小縣 信也 ]

＜p＞［この電子書籍は固定型レイアウトです。リフロー型と異なりビューア機能が制限されます］固定型レイアウトはページを画像化した構造であるため、ページの拡大縮小を除く機能は利用できません。また、モノクロ表示の端末ではカラーページ部分で一部見づらい場合があります。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞内容を精査して再登場！AIエンジニアは必携の資格【ディープラーニングE資格（エンジニア）】対応の問題集。＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞◆ ＜strong＞JDLA認定プログラムの第1号事業者＜/strong＞である＜strong＞スキルアップAI＜/strong＞の講師陣が執筆！＜br /＞ ◆ 業界の第一人者 ＜strong＞杉山 将氏＜/strong＞（理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学 教授）監修！＜br /＞ ◆ ていねいで分かりやすく解説。正答も誤答も技術解説しているので知識吸収も加速！＜br /＞ ◆ 出題傾向を徹底分析した＜strong＞模擬問題を収録＜/strong＞で合格力がさらにアップ！＜/p＞ ＜p＞＜strong＞●目次●＜/strong＞＜br /＞ 第01章 線形代数＜br /＞ 第02章 確率・統計＜br /＞ 第03章 情報理論＜br /＞ 第04章 機械学習の基礎＜br /＞ 第05章 前処理・特徴選択・性能指標＜br /＞ 第06章 モデルの評価・正則化・ハイパーパラメータ探索＜br /＞ 第07章 教師あり学習の各種アルゴリズム＜br /＞ 第08章 教師なし学習の各種アルゴリズム＜br /＞ 第09章 強化学習の各種アルゴリズム＜br /＞ 第10章 深層学習の概要＜br /＞ 第11章 順伝播計算と逆伝播計算＜br /＞ 第12章 最適化手法＜br /＞ 第13章 畳み込みニューラルネットワーク＜br /＞ 第14章 再帰型ニューラルネットワーク＜br /＞ 第15章 深層学習を用いた自然言語処理＜br /＞ 第16章 深層学習を用いた生成モデル＜br /＞ 第17章 深層学習を用いた強化学習＜br /＞ 第18章 開発・運用環境＜br /＞ 第19章 総仕上げ問題＜br /＞ 付録 覚えておくべきPython/NumPyの知識＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【楽天ブックスならいつでも送料無料】仕事が爆速化する! Claude Perplexity Glasp NotebookLM 使いこなし術 [ AIビジネス総研 ]

AIビジネス総研 宝島社シゴトガバクソクカスルクロードパープレキシティグラスプノートブックエルエムツカイコナシジュツ エーアイビジネスソウケン 発行年月：2025年01月20日 予約締切日：2025年01月19日 ページ数：160p サイズ：単行本 ISBN：9784299063618 1 ChatGPTだけじゃない！続々と登場する生成AI／2 まずは文章生成AIを使いこなそう／3 Webの情報を生成AIでまとめるには／4 YouTube動画を情報源としてフル活用する／5 PDFの内容を手早く理解したい／6 難しい解説をわかりやすくする図解を用意する／7 ビジネス文書に使える画像を生成AIで作る／8 プレゼン資料を超速で用意するには 生成AIによって一瞬で文章やイラスト、Webページ、プログラムなどが作られ、さまざまな用途に応用されるようになった。今や複数の生成AIサービスを使い分け、うまく組み合わせることが生成AIの真の実力を引き出す近道となっている。本書では、ChatGPTの代替サービスともなり得る文章生成AI「Claude」のほか、Web情報のリサーチに最適な「Perplexity」や、YouTube動画の情報を活かすChrome拡張機能「Glasp」、複数のPDF資料を一括して要約・内容検索できる「NotebookLM」など、業務にかかる時間を大幅に短縮するためのツールの使い方を紹介する。生成AIは、使い方次第で従来のコンピューターの高機能アプリを大幅に上回るパフォーマンスを発揮する。これによって実現できるのは“時短”だけではない。成果物の質の“劇的な変化”も期待できるのだ。ぜひ本書を手がかりに、生成AIの真のパワーを感じていただきたい。 本 パソコン・システム開発 その他

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】ゼロから学ぶ Power Apps 実践に役立つビジネスアプリ開発入門【電子書籍】[ パワ実 ]

＜p＞「プログラミング経験なしでも、アプリ開発できる？」そう思っている方も多いのではないでしょうか？ 本書は、プログラミング未経験の非エンジニアが、Power Appsでのアプリ開発をゼロから学ぶためのガイドです。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】最短突破 ディープラーニングG検定（ジェネラリスト） 問題集 第2版【電子書籍】[ 株式会社AVILEN高橋光太郎 ]

＜p＞＜strong＞（概要）＜/strong＞＜br /＞ 本書は、一般社団法人日本ディープラーニング協会主催のG検定（ジェネラリスト）の試験対策問題集です。AI・機械学習に関連するビジネスの人材育成から技術開発の支援を行い、E資格やG検定の教育実績を誇る、株式会社AVILEN（アヴィレン）の執筆陣がわかりやすく解説しています。＜br /＞ ディープラーニング手法や社会実装、新しいAI技術についての問題を、前著の問題集より大幅に強化、問題数も増量しました。旧版で内容の重複する問題を極力削り、新たなトピックを加え、バリエーション豊かな問題構成としています。＜br /＞ G検定では、技術に対する付け焼き刃の知識ではなく、理解が必要です。本書は作問から解説まで、AIジェネラリストとして、技術や手法が理解できるようにしっかり作成しています。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞（こんな方におすすめ）＜/strong＞＜br /＞ ・一般社団日本ディープラーニング協会主催のG検定（ジェネラリスト）を受験する方。AI技術者。ディープラーニングやAI技術の概要をつかみ、ビジネスで活かしたい方。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞（目次）＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞第1章 人工知能（AI）とは＜/strong＞＜br /＞ 1.1 人工知能の定義＜br /＞ 1.2 人工知能の歴史＜br /＞ ＜strong＞第2章 人工知能をめぐる動向と問題＜/strong＞＜br /＞ 2.1 探索・推論＜br /＞ 2.2 知識表現＜br /＞ 2.3 機械学習＜br /＞ 2.4 人工知能における問題＜br /＞ ＜strong＞第3章 数理統計・機械学習の具体的手法＜/strong＞＜br /＞ 3.1 代表的な手法＜br /＞ 3.2 教師あり学習の代表的な手法＜br /＞ 3.3 教師なし学習の代表的な手法＜br /＞ 3.4 手法の評価＜br /＞ 3.5 評価指標＜br /＞ ＜strong＞第4章 ディープラーニングの概要＜/strong＞＜br /＞ 4.1 ニューラルネットワークとディープラーニング＜br /＞ 4.2 事前学習によるアプローチ＜br /＞ 4.3 ハードウェア＜br /＞ ＜strong＞第5章 ディープラーニングの手法（1）＜/strong＞＜br /＞ 5.1 活性化関数＜br /＞ 5.2 学習の最適化＜br /＞ 5.3 さらなるテクニック＜br /＞ 5.4 CNN：畳み込みニューラルネットワーク＜br /＞ 5.5 RNN：リカレントニューラルネットワーク＜br /＞ 5.6 強化学習の特徴＜br /＞ 5.7 深層強化学習＜br /＞ 5.8 深層生成モデル＜br /＞ ＜strong＞第6章 ディープラーニングの手法（2）＜/strong＞＜br /＞ 6.1 画像認識＜br /＞ 6.2 自然言語処理＜br /＞ 6.3 音声認識＜br /＞ 6.4 強化学習＜br /＞ 6.5 生成モデル＜br /＞ 6.6 自動運転＜br /＞ ＜strong＞第7章 ディープラーニングの社会実装に向けて＜/strong＞＜br /＞ 7.1 AIと社会＜br /＞ 7.2 プロダクトの設計＜br /＞ 7.3 データの収集＜br /＞ 7.4 データの加工・分析・学習＜br /＞ 7.5 プロダクトの実装・運用・評価＜br /＞ 7.6 AIと法律・制度＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【楽天ブックスならいつでも送料無料】見て試してわかる機械学習アルゴリズムの仕組み 機械学習図鑑 [ 秋庭 伸也 ]

秋庭 伸也 杉山 阿聖 翔泳社ミテタメシテワカルキカイガクシュウアルゴリズムノシクミ キカイガクシュウズカン アキバ シンヤ スギヤマ アセイ 発行年月：2019年04月17日 予約締切日：2019年04月16日 ページ数：208p サイズ：単行本 ISBN：9784798155654 秋庭伸也（アキバシンヤ） 2012年早稲田大学基幹理工学部卒業。2015年早稲田大学理工学術院基幹理工学研究科機械科学専攻修士課程修了。現在、株式会社リクルートコミュニケーションズテクニカルリード 杉山阿聖（スギヤマアセイ） 製造業系の情報子会社でiOSアプリ開発に3年、チャットボットの開発に2年従事。現在はSENSY株式会社でリサーチャーとして、機械学習を利用した業務を実施中 寺田学（テラダマナブ） （株）CMSコミュニケーションズ代表取締役。一般社団法人PyCon JP代表理事。Plone Foundation Ambassador。一般社団法人Pythonエンジニア育成推進協会顧問理事。PSF（Python Software Foundation）Contributing members（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 機械学習の基礎（機械学習の概要／機械学習に必要なステップ）／第2章 教師あり学習（線形回帰／正則化 ほか）／第3章 教師なし学習（PCA／LSA ほか）／第4章 評価方法および各種データの扱い（評価方法／文書データの変換処理 ほか）／第5章 環境構築（Python3のインストール／仮想環境 ほか） 複雑で種類が多い機械学習アルゴリズムを図を交えながら一つひとつ解説していく入門書。教師あり学習、教師なし学習を合わせて17種類のアルゴリズムを紹介している。機械学習を専門としていない方が、各種アルゴリズムの特徴や、アルゴリズムごとの違いがわかるように構成。また、本書で使われているコードはPythonで実装されており、実際にコードを動かしながら本書を読み進めていくことができる。 本 パソコン・システム開発 その他

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】機械学習スタートアップシリーズ ゼロからつくるPython機械学習プログラミング入門【電子書籍】[ 八谷大岳 ]

＜p＞★★理論と実装のバランスがよい、「機械学習 with Python」の決定版★★＜/p＞ ＜p＞■機械学習モジュールが普及することにより、かえって学びづらくなった機械学習アルゴリズムの基本を徹底マスター！＜/p＞ ＜p＞■scikit-learnを使わない、numpyとpandasのみのコーディングで、実装力がスキルアップ！＜/p＞ ＜p＞■ブラックボックスの中身を理解し、一生モノの知識を身につけよう！＜/p＞ ＜p＞【本書のサポートページ】すぐに実践できるコードがWeb公開！＜br /＞ github.com/hhachiya/MLBook ＜/p＞ ＜p＞【機械学習スタートアップシリーズ】＜br /＞ www.kspub.co.jp/book/series/S042.html＜/p＞ ＜p＞【主な内容】＜br /＞ 第1章 機械学習とは何か＜br /＞ 第2章 Python入門＜br /＞ 第3章 数学のおさらい（線形代数、最適化、確率、統計）＜br /＞ 第4章 回帰分析（線形回帰分析、ロジスティック回帰分析）＜br /＞ 第5章 分類（線形判別分析、サポートベクトルマシン、ナイーブベイズ法、決定木）＜br /＞ 第6章 カーネルモデル＜br /＞ 第7章 ニューラルネットワーク＜br /＞ 第8章 強化学習＜br /＞ 第9章 教師なし学習（主成分分析、因子分析、クラスター分析）＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】Kaggleで勝つデータ分析の技術【電子書籍】[ 門脇大輔 ]

＜h2＞＜strong＞【Kaggleで勝つための暗黙知が明かされる！】＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞データサイエンスの認知の高まりとともに、データ分析に関するコンペティションが多数開催されるようになってきました。最も有名なコンペティションプラットフォームであるKaggleにおけるプレイヤー数は10万人を超え、多くのエンジニアが自分の腕を試すためにコンペティションに参加しています。分析コンペでは、実際のデータを扱うため、機械学習の解説書にはあまり載っていないような手法やテクニックが数多く活用されています。これらを理解し自身で使えるようにしておくことはコンペだけでなく、実務でのモデル構築において非常に役に立ちます。＜br /＞ そこでこれらのテクニックや事例を多くの人に知っていただくために、現時点で最新のものを整理して本書にまとめました。特徴量の作り方、バリデーション、パラメータチューニングなどについて、一般的な書籍ではあまり言及されない暗黙知やポイントについて記述しています。分析コンペにこれから参加してみたい方、あるいはもっと上を目指したい方だけでなく、実務で予測モデルの精度を上げたいという方にも参考になる情報が多いでしょう。＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■この書籍に関連する記事があります！＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜a href="gihyo.jp/book/pickup/2019/0076"＞データ分析コンペとは＜/a＞＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■こんな方におすすめ＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞Kaggleをはじめたい方、データ分析者、データサイエンティスト＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■目次＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞第1章 分析コンペとは?＜/strong＞＜br /＞ 1.1 分析コンペって何？＜br /＞ 1.2 分析コンペのプラットフォーム＜br /＞ 1.3 分析コンペに参加してから終わるまで＜br /＞ 1.4 分析コンペに参加する意義＜br /＞ 1.5 上位を目指すためのポイント＜br /＞ Column 計算リソース＜br /＞ ＜strong＞第2章 タスクと評価指標＜/strong＞＜br /＞ 2.1 分析コンペにおけるタスクの種類＜br /＞ 2.2 分析コンペのデータセット＜br /＞ 2.3 評価指標＜br /＞ 2.4 評価指標と目的関数＜br /＞ 2.5 評価指標の最適化＜br /＞ Column out-of-foldとは？＜br /＞ 2.6 評価指標の最適化の例＜br /＞ 2.7 リーク（data leakage） 107＜br /＞ ＜strong＞第3章 特徴量の作成＜/strong＞＜br /＞ 3.1 本章の構成＜br /＞ 3.2 モデルと特徴量＜br /＞ 3.3 欠損値の扱い＜br /＞ 3.4 数値変数の変換＜br /＞ Column データ全体の数値を利用して変換を行うときに、学習データのみを使うか、テストデータも使うか＜br /＞ 3.5 カテゴリ変数の変換＜br /＞ 3.6 日付・時刻を表す変数の変換＜br /＞ 3.7 変数の組み合わせ＜br /＞ 3.8 他のテーブルの結合＜br /＞ 3.9 集約して統計量をとる＜br /＞ 3.10 時系列データの扱い＜br /＞ 3.11 次元削減・教師なし学習による特徴量＜br /＞ 3.12 その他のテクニック＜br /＞ 3.13 分析コンペにおける特徴量の作成の例＜br /＞ ＜strong＞第4章 モデルの作成＜/strong＞＜br /＞ 4.1 モデルとは何か？＜br /＞ 4.2 分析コンペで使われるモデル＜br /＞ 4.3 GBDT（勾配ブースティング木）＜br /＞ Column xgboostのアルゴリズムの解説＜br /＞ 4.4 ニューラルネット＜br /＞ 4.5 線形モデル＜br /＞ 4.6 その他のモデル＜br /＞ 4.7 モデルのその他のポイントとテクニック＜br /＞ Column 分析コンペ用のクラスやフォルダの構成＜br /＞ ＜strong＞第5章 モデルの評価＜/strong＞＜br /＞ 5.1 モデルの評価とは？＜br /＞ 5.2 バリデーションの手法＜br /＞ 5.3 時系列データのバリデーション手法＜br /＞ 5.4 バリデーションのポイントとテクニック＜br /＞ ＜strong＞第6章 モデルのチューニング＜/strong＞＜br /＞ 6.1 パラメータチューニング＜br /＞ Column xgboostの具体的なパラメータチューニングの方法＜br /＞ Column 多層パーセプトロンの具体的なパラメータチューニングの方法＜br /＞ 6.2 特徴選択および特徴量の重要度＜br /＞ 6.3 クラスの分布が偏っている場合＜br /＞ Column ベイズ最適化およびTPEのアルゴリズム＜br /＞ ＜strong＞第7章 アンサンブル＜/strong＞＜br /＞ 7.1 アンサンブルとは？＜br /＞ 7.2 シンプルなアンサンブル手法＜br /＞ 7.3 スタッキング＜br /＞ 7.4 どんなモデルをアンサンブルすると良いか？＜br /＞ 7.5 分析コンペにおけるアンサンブルの例＜br /＞ 付録＜br /＞ A.1 分析コンペの参考資料＜br /＞ A.2 参考文献＜br /＞ A.3 本書で参照した分析コンペ＜/p＞ ＜h2＞＜strong＞■著者プロフィール＜/strong＞＜/h2＞ ＜p＞＜strong＞門脇大輔＜/strong＞（かどわきだいすけ）：4章、6章、7章および1章、2章、3章、5章の一部を執筆。＜br /＞ 京都大学総合人間学部卒業後、生命保険会社でアクチュアリーとして10年ほど商品開発・リスク管理などに従事した後、Kaggleに出会ったことをきっかけにキャリアを放り出してKaggleや競技プログラミングで学んだ技術でお仕事をするようになった。Kaggle Competitions Master（Walmart Recruiting II: Sales in Stormy Weather 優勝、Coupon Purchase Prediction 3位）、日本アクチュアリー会正会員。＜br /＞ ＜strong＞阪田隆司＜/strong＞（さかたりゅうじ）：3章、5章を執筆。＜br /＞ 2012年に京都大学大学院修了後、国内電機メーカーに入社。以来、データサイエンティストおよび研究員として従事。仕事柄、データサイエンス・機械学習に興味を持ち、2014年よりKaggleを始め、2019年にKaggle Competitions Grandmasterとなる。＜br /＞ ＜strong＞保坂桂佑＜/strong＞（ほさかけいすけ）：1章、および6章の一部を執筆。＜br /＞ 東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻で天体シミュレーションの研究で修士号を取得。データ分析のコンサルティング企業で10年近く企業のデータ分析支援に携わった。その後大手Webサービス企業でデータ活用の推進に携わり、現在はデータサイエンティストや機械学習エンジニアの育成、マネジメントに従事。プライベートでは子育てに専念中。Kaggle Competitions Expert。＜br /＞ ＜strong＞平松雄司＜/strong＞（ひらまつゆうじ）：2章、および7章の一部を執筆。＜br /＞ 東京大学理学部物理学科卒業、同大学大学院理学研究科物理学専攻修了後、国内電機大手に就職した後、金融システム会社にてデリバティブクオンツ、国内大手損保グループにてリスクアクチュアリー業務に携わった。現在は、アクサ生命保険株式会社にてシニアデータサイエンティストとして社内のデータ分析の促進に従事。また、東京大学へ研究員としても出向中で、医療データの分析・研究を行っている。日本アクチュアリー会準会員。Kaggleを本格的に始めたのは2016年頃からであり、2018年にKaggle CompetitionsMasterとなっている。くまのぬいぐるみが好きでたまらない。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【楽天ブックスならいつでも送料無料】その仕事、AIエージェントがやっておきました。 --ChatGPTの次に来る自律型AI革命 [ 西見 公宏 ]

西見 公宏 技術評論社ソノシゴト エーアイエージェントガヤッテオキマシタ チャットジーピーティーノツギニクルジリツガタエーアイカクメイ ニシミ マサヒロ 発行年月：2023年12月16日 予約締切日：2023年12月15日 ページ数：176p サイズ：単行本 ISBN：9784297139018 西見公宏（ニシミマサヒロ） 1983年生まれ。Web制作フリーランスを経て、大学卒業後TIS株式会社に入社。大手企業の業務基幹システム開発や、海外でのソリューション開発を経験した後、2011年に株式会社ソニックガーデンへ入社。クライアント先への顧問CTOとしてRuby on Railsを活用したWebアプリケーション開発に企画から運用まで携わる一方で、年間100件以上の新規相談に対応しながらプロジェクトの立ち上げを支援。2015年に同社取締役就任。2022年からは有限会社エッジドエッジ代表として、ChatGPTの利活用を中心に大規模言語モデルを活用したアプリケーションの開発ならびにアドバイザーを提供している（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1章 あなたの仕事がAIエージェントで変わる（新人不要、AIエージェントが研修なしで即戦力になる／人間と同じ仕事の進め方をするAIエージェント ほか）／第2章 AIエージェントとは何か（チャット型AIとしての「ChatGPT」／「指示待ち」チャット型AIの限界 ほか）／第3章 AIエージェントの仕組み（AIエージェントを構成する4つの要素／それぞれの要素はどのように相互作用するのか ほか）／第4章 AIエージェントを体験する（自動的なリサーチを支援してくれる「Cognosys」／顧客調査を自動化する「aomni」） AIエージェントの可能性を示す日本初の書。 本 パソコン・システム開発 その他

【電子書籍なら、スマホ・パソコンの無料アプリで今すぐ読める！】東京大学のデータサイエンティスト育成講座【電子書籍】[ 塚本邦尊 ]

＜p＞＜strong＞※この商品は固定レイアウト型の電子書籍です。＜br /＞ ※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。＜br /＞ ※お使いの端末で無料サンプルをお試しいただいた上でのご購入をお願いいたします。＜br /＞ ※本書内容はカラー（2色）で制作されているため、カラー表示可能な端末での閲覧を推奨いたします。＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞＜strong＞東大 松尾研究室が提供するあの人気講座が待望の書籍化！＜/strong＞＜/p＞ ＜p＞本書は、2017年と2018年に東京大学で実施された講座で使われた教材がベースになっています。約400名ほどの受講枠（2年間）に、のべ1,800人以上の応募があった人気の講義です。この本のベースとなるコンテンツをさらに精査、ブラッシュアップし、読みやすく整えたものが本書になります。＜/p＞ ＜p＞本書には、データサイエンティストになるための基礎をつめこんでいます。データサイエンティストは、Pythonや確率・統計、機械学習など、幅広くさまざまな分野の知識を必要とします。＜/p＞ ＜p＞この本は主にPython 3を使って、基本的なプログラムの書き方、データの取得、読み込み、そのデータ操作からはじまり、さまざまなPythonのライブラリの使い方、確率統計の手法、機械学習（教師あり学習、教師なし学習とチューニング）の使い方についても学びます。取り扱っているデータは、マーケティングに関するデータやログデータ、金融時系列データなどさまざまで、モデリングの前にそれらを加工する手法も紹介しています。データサイエンティストになるには、どれも必要なスキルです。＜/p＞ ＜p＞本書には、さらに以下の3つの特徴があります。＜/p＞ ＜p＞・実際のデータを使って手を動かしながら、データサイエンスのスキルを身に付けることができる＜br /＞ ・データ分析の現場で使える実践的な内容（データ前処理など）が含まれている＜br /＞ ・練習問題や総合問題演習など実際に頭を使って考える内容がたくさんある＜/p＞ ＜p＞＜strong＞◆目次＜/strong＞＜br /＞ Chapter 1 本書の概要とPythonの基礎＜br /＞ Chapter 2 科学計算、データ加工、グラフ描画ライブラリの使い方の基礎＜br /＞ Chapter 3 記述統計と単回帰分析＜br /＞ Chapter 4 確率と統計の基礎＜br /＞ Chapter 5 Pythonによる科学計算（NumpyとScipy）＜br /＞ Chapter 6 Pandasを使ったデータ加工処理＜br /＞ Chapter 7 Matplotlibを使ったデータ可視化＜br /＞ Chapter 8 機械学習の基礎（教師あり学習）＜br /＞ Chapter 9 機械学習の基礎（教師なし学習）＜br /＞ Chapter 10 モデルの検証方法とチューニング方法＜br /＞ Chapter 11 総合演習問題＜br /＞ Appendix 本書の環境構築について/練習問題解答/参考文献・参考URL＜/p＞ ＜p＞＜strong＞◆著者：＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞塚本邦尊＜/strong＞＜br /＞ 現職は某金融機関の研究開発部門にて、分析環境構築からデータ前処理自動化、分析、アルゴリズム開発と実装、取引実弾とその検証、定型レポーティング作成などを担当。ナノ秒（10億分の1秒単位）の世界でニューヨークやロンドンの猛者たちと日々戦っています（？）が、HFT（高速取引）自体は世の中の役に立っているかどうか私にはまだわかっていませんので、この最先端技術をIoTやら何か他領域でも役立てようと目論んでいます。他、個人事業として本講義の講師やさまざまな企業（メーカー、システム会社、広告代理店など）の分析サポートやアドバイスを実施したり、某コンピューター系の研究所の技術フェローを兼務。学生時代の専攻は数学で、今まで携わってきた業界は、システム会社、広告代理店、マーケティング、コンサルティング企業等。取り扱ってきた開発ツールはVisualStudio、RStudio、JupyterNotebookなどで、C#やSQL、VBA、RやPython、シェル、SASなどを使ってきました。最近はFPGAがらみのプロジェクトに関わることが多く、ハードウェア面（FPGA、Verilog、Vivadoなど）やネットワーク面（WireSharkなど）からも少しずつ学び、AWSなどクラウド環境も日々扱っています。最近時間があるときは、ラズベリーパイを使ってロボティクスについて学んだり、色々な本を読んでいます。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞山田 典一＜/strong＞＜br /＞ 株式会社クリエイティブ・インテリジェンス代表取締役。＜br /＞ ヤフージャパン、ブレインパッド、GREE、外資系メディアエージェンシーなどで、データマイニング・機械学習を活用した高度アナリティクス業務に従事。情報の価値の観点から、インテリジェンスマネジメントの在り方、インテリジェンスプロセスと機械学習との融合可能性を考察し、日本コンペティティブ・インテリジェンス学会より最優秀論文賞を受賞（2015年）。現在は、機械学習・ディシジョン科学・シミュレーション科学を活用した、より複雑で高度なディシジョン支援に向けた技術の研究開発、機械学習の導入コンサルティング、データ活用アドバイザリーを行っ＜br /＞ ています。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞大澤 文孝＜/strong＞＜br /＞ テクニカルライター。プログラマー。＜br /＞ 情報処理技術者（｢情報セキュリティスペシャリスト｣｢ネットワークスペシャリスト｣）。＜br /＞ 雑誌や書籍などで開発者向けの記事を中心に執筆。主にサーバやネットワーク、Webプログラミング、セキュリティの記事を担当しています。＜br /＞ 近年は、Webシステムの設計・開発に従事。主な著書に、『ちゃんと使える力を身につけるWebとプログラミングのきほんのきほん』『ちゃんと使える力を身につける JavaScriptのきほんのきほん』（マイナビ出版）、『いちばんやさしい Python入門教室』『Angular Webアプリ開発 スタートブック』（ソーテック社）、『AWS Lambda実践ガイド』『できるキッズ 子どもと学ぶ JavaScriptプログラミング入門』（インプレス）、『Amazon Web Services完全ソリューションガイド』『Amazon WebServices クラウドデザインパターン実装ガイド』（日経BP）、『UIまで手の回らないプログラマのためのBootstrap 3 実用ガイド』『prototype.jsとscript.aculo.usによるリッチWebアプリケーション開発』（翔泳社）、『TWEー Liteではじめるセンサー電子工作』『TWEー Liteではじめるカンタン電子工作』『Amazon Web ServicesではじめるWebサーバ』『Python10行プログラミング』『「sakura.io」ではじめるIoT電子工作』（工学社）、『たのしいプログラミング!: マイクラキッズのための超入門』（学研プラス）などがあります。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞◆監修：＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞中山浩太郎＜/strong＞＜br /＞ 東京大学 大学院工学系研究科 特任講師＜/p＞ ＜p＞2000年10月 （株）関西総合情報研究所 代表取締役社長 就任＜br /＞ 2002年 4月 同志社女子大学 非常勤講師 就任＜br /＞ 2007年 3月 大阪大学大学院情報科学研究科 博士号取得＜br /＞ 2007年 4月 大阪大学大学院情報科学研究科 特任研究員 就任＜br /＞ 2008年 4月 東京大学 知の構造化センター特任助教 就任＜br /＞ 2012年 4月 東京大学 知の構造化センター特任講師 就任＜br /＞ 人工知能、Web、データベース、機械学習、Wikipedia、知識抽出、Twitter、脳科学、自己組織化などの研究を行う。ソフトウェア関連の受賞多数。＜/p＞ ＜p＞＜strong＞◆協力：＜/strong＞＜br /＞ ＜strong＞松尾豊＜/strong＞＜br /＞ 東京大学大学院工学系研究科 特任准教授＜/p＞ ＜p＞1997年 東京大学 工学部電子情報工学科 卒業＜br /＞ 2002年 東京大学大学院 工学系研究科電子情報工学 博士課程修了（工学博士）＜br /＞ 2002年 独立行政法人 産業技術総合研究所 研究員＜br /＞ 2005年 スタンフォード大学 CSLI 客員研究員＜br /＞ 2007年 東京大学大学院工学系研究科 総合研究機構 准教授＜br /＞ グローバル消費インテリジェンス寄附講座共同代表。研究・人材育成の推進リーダーとして、＜br /＞ 研究テーマの設定、管理、学会発表、研究会・セミナー等の主催、学生の募集や指導、参画企業との調整にあたる。＜/p＞画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【送料無料】ゆるゆる稼げるWebライティングのお仕事はじめかたBOOK／ゆらり

※商品画像はイメージや仮デザインが含まれている場合があります。帯の有無など実際と異なる場合があります。著者ゆらり(著)出版社技術評論社発売日2024年11月ISBN9784297145248ページ数367Pキーワードゆるゆるかせげるうえぶらいていんぐのおしごとはじめ ユルユルカセゲルウエブライテイングノオシゴトハジメ ゆらり ユラリ9784297145248内容紹介★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★Webライターなら、今よりゆる-く働けます！繊細気質で会社をやめた私が、少ない時間で十分な収入を得られるようになった方法とは？★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★みなさんは、今の働き方に余裕があると言えますか？次のような悩みを抱えている方はいるでしょうか？・今の働き方をつづけるのはしんどいと思っている・職場での人間関係がうまくいかずに悩んでいる・会社にいつづける未来は見えない。でも、何をしたらいいかはわからない・自分のケアがうまくできず、体調を崩したり、心の病気にかかった経験がある本書は、心を病んで会社に行けなくなってしまった筆者が、未経験からフリーランスのWebライターになり、ゆるく暮らすためにやってきたプロセスをまとめた本です。Webライターなら、次のような働き方が実現します。・通勤せず在宅で働けます・自分のペースで働けます・繊細な気質を活かせます・スキルに自信が持てます「Webライター？ 文章を書くなんて難しそう」「スキルがある人しかできないのでは？」「会社をやめてWebライターになって、果たして生活できるの？」このように思う方もいるかもしれませんが、Webライターは未経験・スキルなしでも開始できます。正しい方向性で努力をすれば、会社員のとき以上の収入も得られます。もちろん、成果を出すためには文章力やWeb系のスキルはある程度必要です。でも、これから学べば大丈夫。最初から十分なスキルや知識を持っている人なんていません。みんな未経験・知識ゼロからのスタートなので安心してください。具体的に何をすればいいかは本文で詳しくお伝えしています。Webライターでゆるく暮らすためのヒントを知ることで、理想のライフスタイルへの一歩を踏み出してください！【この本の内容】第1章 Webライターになるとゆるく暮らせる理由第2章 Webライターの準備をしよう第3章 Webライターの仕事を理解しよう第4章 Webライターの入口！SEO記事の基本を知ろう第5章 Webライターの実践！SEO記事の書き方を知ろう第6章 Webライターとして収入を増やすためのヒント第7章 Webライターとして成功するための時間やお金・マインドの話※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次1章 Webライターになるとゆるく暮らせる理由/2章 Webライターになるための準備をしよう/3章 Webライターの仕事を理解しよう/4章 Webライターの入口！SEO記事の基本を知ろう/5章 Webライターの実践！SEO記事の書き方を知ろう/6章 Webライターとして収入を増やすためのヒント/7章 Webライターで成功するための時間やお金・マインドの話

【楽天ブックスならいつでも送料無料】Python 実践AIモデル構築 100本ノック [ 下山輝昌 ]

下山輝昌 中村智 秀和システムパイソンジッセンエーアイモデルコウチクヒャッポンノック シモヤマテルマサ ナカムラサトル 発行年月：2021年09月17日 予約締切日：2021年09月16日 ページ数：352p サイズ：単行本 ISBN：9784798064406 下山輝昌（シモヤマテルマサ） 日本電気株式会社（NEC）の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。機械学習を活用したデータ分析やダッシュボードデザイン等に裾野を広げ、データ分析コンサルタントとして幅広く案件に携わる。それと同時に、最先端テクノロジーの効果的な活用による社会の変革を目指し、2017年に合同会社アイキュベータを共同創業。2021年にはテクノロジーとビジネスの橋渡しを行い、クライアントと一体となってビジネスを創出する株式会社Iroribiを創業。人工知能、Internet of Things（IoT）、情報デザインの新しい方向性や可能性を研究しつつビジネス化に取り組んでいる 中村智（ナカムラサトル） 明治大学経営学部を卒業後、株式会社ワークスアプリケーションズにて、鉄道会社、大型ホテル、小売業者をはじめとする幅広い業界に対する業務効率化を推進。営業から導入・運用保守コンサルティングまでを幅広く手掛け、顧客メリットを追求した提案スタイルが好評を博す。日本企業のDXを推進すべく、合同会社アイキュベータを経て、株式会社Iroribiに初期メンバーとして参画する。会社の立ち上げに携わりつつ、現在も中心メンバーとして様々な顧客のDXプロジェクトを牽引。AIやIoT等の最先端技術への見識を深め、社内情報に対するデータビジュアライゼーション、データアナリティクス、AI開発・導入を行いつつ、経営戦略にまで踏み込んだ提案を実施している 高木洋介（タカギヨウスケ） 大手証券会社にて、BIツールを用いた金融資産分析基盤の構築運用や、周辺機能の要件定義から設計構築に従事。独立後、各企業のデータ基盤構築、データ分析、機械学習モデル構築、さらにはシステム導入までを一貫して支援。顧客とのプロジェクトを通じて、様々なデータ（Webログ、購買、営業、人事）に携わり、データ特性に応じた適切なデータ活用方法を熟知する。顧客とのコミュニケーションを重視し、顧客に合った解決策提案から実装までを強みにして、エンジニアリングに留まらず多角的な視点でのコンサルティングも実施している。さらには、スタートアップのWebサービスの立ち上げにも参画し、バックエンドからフロントエンドまで全領域においてのシステム開発を行っている（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 第1部 教師なし学習（基本的なクラスタリングを行う10本ノック／様々なクラスタリングを行う10本ノック／代表的な次元削減を行う10本ノック）／第2部 教師あり学習（基礎的な回帰予測を行う10本ノック／線形系回帰予測を行う10本ノック／決定木系回帰予測を行う10本ノック ほか）／第3部 機械学習発展編（AIを説明可能にする10本ノック／AutoMLでモデル構築評価を行う10本ノック） 前処理からパラメータチューニング、AIアルゴリズムの特徴や長所短所まで。実際のビジネスの現場にも応用可能なAIモデル構築の一連の流れを学ぼう！ 本 パソコン・システム開発 プログラミング その他 ビジネス・経済・就職 経営 経営戦略・管理

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