作品一覧 2024/04/24更新 文藝春秋 NEW 試し読み フォロー 深層学習 試し読み フォロー 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版 試し読み フォロー DIAMOND ハーバード・ビジネス・レビュー論文 続巻入荷 試し読み フォロー 人工知能は人間を超えるか 試し読み フォロー 人工知能はなぜ未来を変えるのか 試し読み フォロー 因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか 試し読み フォロー AI事典 第3版 試し読み フォロー 【9冊超合本版】角川EPUB選書セレクション 試し読み フォロー これだ!人工知能自動運転 試し読み フォロー 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト 試し読み フォロー 人工知能~その到達点と未来~ 試し読み フォロー 人工知能とは 試し読み フォロー スタディサプリ三賢人の学問探究ノート 試し読み フォロー 大学と生成AI 試し読み フォロー 超AI入門 ディープラーニングはどこまで進化するのか 試し読み フォロー ディープラーニング 学習する機械 ヤン・ルカン、人工知能を語る 試し読み フォロー 東京大学のデータサイエンティスト育成講座 試し読み フォロー ナノカーボン 炭素材料の基礎と応用 試し読み フォロー まんが人物伝 試し読み フォロー マンガでわかる! 人工知能 AIは人間に何をもたらすのか 試し読み フォロー マンガでわかる DX 試し読み フォロー 1~22件目 / 22件<<<1・・・・・・・・・>>> 松尾豊の作品をすべて見る
ユーザーレビュー まんが人物伝 チャールズ・シュルツ スヌーピーの生みの親 チャールズ・M.・シュルツ・クリエイティブ・アソシエイツ / ちーこ スヌーピーの作者さんの伝記。意外と内向的で臆病な性格の模様。スヌーピーが産まれ、愛されるまでが描かれている。スヌーピー好きな人へ。 Posted by ブクログ 因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか ジューディア・パール / ダナ・マッケンジー / 松尾豊 / 夏目大 とても面白い本。「ですよね!そうするしかないですよね!?」という部分(因果ダイアグラムと、それが主観的にしかやりようがないという点)と「すいません、それもう少し詳しく書いてください」の部分(do演算子やバックドア基準、フロントドア基準のルール)があり、後者は別の本を読めばいいのだろうか。練習問題があ...続きを読むるといいな。 自分がやりたいこと、知りたいことを突き詰める方法があるんだと知れてよかった。 Posted by ブクログ まんが人物伝 レイチェル・カーソン 環境問題を訴えた生物学者 レイチェル・カーソン日本協会 / HACCAN 自然を愛し、環境問題に情熱を燃やす生物学者『レイチェル・カーソン』の感動的なお話。 主人公のレイチェルは、自然への愛情と文章の才能を持ち、困難を乗り越えて生物学者として進化。 環境問題を啓発する『沈黙の春』を生み出した。 彼女の生き様や信念に触れることで、地球環境について深く考えさせられた。 このま...続きを読むんが伝記は、子どもから大人まで広く訴えかける内容。 自然や環境への責任と愛、そして人間の可能性について考えさせる。『レイチェル・カーソン』の強いメッセージを感じられる作品。 Posted by ブクログ まんが人物伝 島 秀雄 新幹線をつくった男 小野田滋 / 高橋団吉 / 大和田秀樹 卓越した知識とリーダーシップは業界が違っても通用すること、またいい仕事には哲学と信念があること、そして技術者だけではなく金と政治と組織をなんとかするひとが必要なこと。自分の仕事に迷いが出た時に読みたい本だった。 Posted by ブクログ 因果推論の科学 「なぜ?」の問いにどう答えるか ジューディア・パール / ダナ・マッケンジー / 松尾豊 / 夏目大 世界屈指の人工知能科学者が因果推論について、過去の事例や著者自身の経験・研究をもとに解説している。そもそも因果推論とはなにをすることか、人工知能の科学者がどうして因果推論について研究することになったのか、因果推論を蔑ろにしていた統計学者などの歴史、一貫して重要性を主張していた因果ダイアグラムの解説な...続きを読むどさまざまなことが学べる。 私自身、計量経済学を中心にデータ分析を学んでいたこともあり、もともと因果推論には関心があった。本書でも述べられていたが、伝統的に?計量経済学のほとんどの教科書では因果ダイアグラムを使われることがなかった。しかし、因果ダイアグラムを駆使することで、交絡・コライダー・媒介などを明確にできることが説明されていた。このことは非常にまなびになった。あの有名なモンティ・ホール問題も因果ダイアグラムで解説されている。 データのみから情報を得るだけでは因果推論はてきない(因果のはしご一段目)。介入や反事実(因果のはしごの二段目、三段目)を扱うには、推論したい事象の分野についてよく考察できるだけの知識や経験が必要だと実感した。なお、観察データから純粋な効果(本書ではdo演算子が式にある問題)を推定できる方法も本書では解説されている(フロントドア調整など)が、これらもそれぞれの因果の向きや理屈を理解していないといけない。 本書では因果推論をうまく扱えなかったがために間違った道に進み、多くの失敗(たばこや壊血病など)をしてきたことが紹介されている。私自身、本書の内容についてまだまだ理解不足なことばかりであるが、因果推論の考え方で正しい道の方向に向いていきたいと思った。 Posted by ブクログ 松尾豊のレビューをもっと見る