機械学習とは，コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに，さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く，AIに関心のある人が学習を始めたとき，困惑する原因となっています。本書では，それらを整理し，わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため，難しい前提知識なしで，機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。

本書は，AIに関心はあるがあまり数学が得意でない，多くの社会人や大学生，高校生が持つ「ディープラーニングがどうして動作するの？」という疑問に答える超入門書です。偏微分方程式などの難しい大学レベルの数学抜きに，Excelで見て動かして，ディープラーニングを学べます。図示しやすいパターン認識を題材にし，Excelの確認，数学の復習を織り込みます。数学的に難しいことはExcelに任せるため，計算に自信のない人でも，ディープラーニングを学ぶことができます。本書では，簡単なExcel操作と初等的な数学の知識だけで，ディープラーニングの動作原理を基本から理解できるようになります。

進化発展するディープラーニング。その代表格がRNN（Recurrent Neural Network／再帰型ニューラルネットワーク）とDQN（Deep Q-Network／深層Qネットワーク）です。RNNは自然言語処理の分野で最も注目されるアルゴリズムです。またDQNは強化学習の手法で目覚ましい精度を挙げています。これらはいずれもAI応用の入り口となります。本書は，これらを万人のツールであるExcelを用いて，難しい数学やプログラミングの知識抜きに，動かしながら，目で見てしくみを理解できる画期的な入門書です。難解といわれるRNNとDQNの「最適化」などの難しい計算部分をExcelにまかせ，その動作原理をわかりやすく知ることができます。本書がAI学習のハードルを一気に下げてくれます。

機械学習は現代のAI（人工知能）になくてはならない技術です。一方で，機械学習の理解には統計学の知識が必要不可欠です。本書はその機械学習の理解に必要な統計学の知識をわかりやすく解説した入門書です。図を多用し，具体例を重視した内容になっています。また，Excelを使って解説するので，大学レベルの難しい数学の知識のない入門者でも，視覚的にそのしくみを学ぶことができます。機械学習を目的とした統計学の手法「教師あり学習」や「教師なし学習」を理解したい人に最適な入門書です。

ディープラーニング（深層学習）は，人工知能（AI）分野で活躍したい，多くの人たちに注目されています。ディープラーニングは，今後ますますの発展が予想される人工知能の技術を新時代へ導いています。一方で，ディープラーニングの学習には数学の知識が必要不可欠です。本書はそのディープラーニングに必要な数学の知識をわかりやすく解説した入門書です。図を多用し，具体例を重視した内容になっています。ディープラーニングに関わる数学の知識を基本からしっかり学びたい人には必携の入門書となります。

※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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 多くの大学のシラバスを見ると，データサイエンスはPython実習と並立されています。また，ビジネス界のデータ分析の研修でもPythonが主流になっています。さらに，高校教育でデータサイエンスが重視されますが，そこでもPythonが主役の一人になっております。そこで，既刊で統計学の入門書として実績のある『実習統計学入門』をPythonに対応させたのが本書です。わかりやすい解説とPythonによる演習で，統計データの分析について，初歩から学ぶことができます。

※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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書では高校数学で扱う定理・公式や考え方の本質を，一つひとつ「イメージ（キモ図・キモ式）」として表現した図鑑です。キモ図やキモ式でイメージを脳裏に焼き付け，要点を理解し，習得することができます。キモ図には古典的で有名なイメージもあれば，この本オリジナルのイメージもあります。シンプルな解説と共にキモ図・キモ式を眺めることで，それまで漠然と理解していた数学のしくみや考え方をしっかりと習得することができます。本書で習得した数学のイメージが問題解決の強力な武器となるでしょう。

※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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 本書は，高校数学全般をビジュアルな1冊に凝縮した，初学者向けの“高校数学大全”です。数IA，数IIB，数IIIだけでなく，行列も取り上げています。大判オールカラーの見やすい紙面，豊富な図解と例題，わかりやすい解説で，高校数学をひととおり学びたい人，学びなおしたい人に最適です。全158項目がすべて見開き単位になっているので，苦手な分野をチェックしたり，辞書がわりにさっと調べるのにも便利に使えます。また，各項目の最後には「まとめ問題」があり，プラスアルファの解答・解説をスマホで読むことができます。

※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、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 近年，爆発的に普及しているのがベイズ統計学です。数学，経済学，金融工学，情報科学，心理学など，幅広い分野で用いられています。迷惑メールのフィルタリングソフトやインターネットの検索エンジンの技術，機械学習などにも活かされており，日米ともに「知らないでは済まされない」強力な解析ツールです。本書では，こうしたベイズ統計の基本的な考え方や活用について，初学者向けテキストとして，ていねいに解説していきます。ベイズ統計学をこれから勉強したい大学生，ビジネスで実際に活用したい社会人に最適です。