あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、現代社会で強まる一方である。「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。本書では最新の事例と研究結果をもとに、基礎知識を押さえたうえで統計学の主要6分野◎社会調査法◎疫学・生物統計学◎心理統計学◎データマイニング◎テキストマイニング◎計量経済学を横断的に解説するという、今までにない切り口で統計学の世界を案内する。------統計学によって得られる最善の道を使えば、お金を儲けることも、自分の知性を磨くことも、健康になることもずいぶんと楽になるだろう。だがそれはあくまで副産物である。統計リテラシーによって手に入る最も大きな価値は、自分の人生を自分がいつでも最善にコントロールできるという幸福な実感なのだ。(「おわりに」より)

４億の検索ワーズ、数十万の官能小説、４万のアダルトサイト……。 データマイニングと脳科学・性科学で解き明かす、前代未聞の科学書！ 認知神経科学者２人が、インターネットを情報源に男と女とゲイの「知られざる欲望」を解明。 ＮＹタイムズ、ワシントン・ポスト、ＣＮＮ、ニューズウィーク、ハフィントン・ポスト……と数多くのメディアで取り上げられ、 米アマゾン・レビューは大荒れに！ これは、キンゼイ・レポート以来の「偉業」なのか？

どうせやるなら、「本物」を。世界を相手に働くビジネスパーソンのインタビューやプレゼンで「今の金融業界」を英語で学習！次世代型オンライン英語学習サービスBeNativeがついに書籍化！ 【本書の特徴】 ハーバード・ビジネススクール、Visa、ドイツ銀行、Stripeなど、大手企業から急成長中の金融（FinTech系）ベンチャー企業の一流経営陣やキーパーソンが実際の会話で使っている、リアルな英語を基に効率よく学習することができます。 扱うトピックは、一般的な財務会計から、オンライン決済サービスやビットコインの持つ可能性など、昨今の金融業界で大きな話題となっているものを取り揃えています。 さらにこれらのインタビュー・プレゼンをもとに、業界必須の重要ワード＆フレーズをBeNative独自のデータマイニング方法で抽出しました。BeNativeが保有する、最新のビジネス英会話動画などを蓄積した膨大なデータベースから選りすぐった業界必須の表現が学べます。 【本書で見込まれる学習効果】 ・職場で飛び交う英語での会話が理解できるようになる！ 　無料でダウンロードできる学習用音声は、教材用に収録したものではなく、インタビューやプレゼンの生音声です。言いよどみなども含む、リアルな英語が体感できます。 ・実務直結の英語を習得できる 　重要ワード＆フレーズを身につければ、英語でも自分の業務の説明ができます。 ・金融業界の最新トレンドを英語のまま把握できる！ 　本書は昨今の世界的なビジネスカンファレンスでのインタビューやプレゼンを中心に構成されており、まさに金融業界の「今」がつかめます。 ※本書の学習で使用する音声はすべて無料でダウンロードできます。アルクのウェブサイトよりダウンロードの上ご利用ください。お持ちのPCの音声プレーヤーや、スマホに同期して再生、もしくはスマホアプリ「語学（無料）オトモALCO（アルコ）」（無料）から直接ダウンロードして、再生いただくこともできます。なお、本電子書籍のビューワー上で音声再生はできません。予めご了承ください。 【対象レベル】 英語中級以上 【無料ダウンロードコンテンツ】 ・全48トラック、約70分 ・収録言語：英語 【著者プロフィール】 株式会社SMATOOS: 次世代型英語学習サービス「BeNative」を運営。世界中のトップ企業のエグゼクティブの実際の会話を基にビジネス英語を学ぶことができる。豊富なデータベースの中からBeNative独自のメソッドで「本当に使われている英語」をキュレーションし、効率よい英語学習を実現。サービス開始当初はアジアにおいて2000社を超える法人を中心に展開していたが、2016年、品質はそのままに個人向け無料スマホアプリとしても新リリース。

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 人工知能の基礎から最新技術まで、事例を通して適用法と効果を体系的に解説。 IT Textシリーズは情報処理学会編集の教科書として、大学や高専などでこの間一定の評価を得てきました。本書は論理・推論・知識表現・探索など人工知能の基礎技術から、プログラム言語、AIシステム開発、さらにはエージェントやセマンティックWeb、機械学習などの最新技術まで、事例を通して、適用法と効果が理解できるよう体系的に解説した教科書です。 第1章　人工知能の歴史と今後 第2章　探索による問題解決 第3章　知識表現と推論の基礎 第4章　知識表現と利用の応用技術 第5章　機械学習とデータマイニング 第6章　知識モデリングと知識流通 第7章　Web上で活躍するこれからのAI 第8章　社会で活躍するこれからのAIとツール

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 主要なデータマイニング手法の理論の基礎を学べる!! 　データマイニングとは，玉石混淆であるたくさんのデータから必要な情報を読み出す作業です。データマイニングの手法として理解しておく必要があるものには，比較的基本的な知識である回帰分析、主成分分析、判別分析等からクラスタリング、サポートベクターマシン(SVM)、ベイズ推定、ニューラルネットワークなどがあります。最近ではこれらの応用として、深層学習等についても解説します。 第I部　多変量解析 第1章　データマイニング 第2章　回帰分析 第3章　主成分分析 第4章　判別分析 第5章　クラスタリング 第II部　機械学習 第6章　機械学習 第7章　サポートベクターマシン 第8章　ベイジアンネットワーク 第9章　ニューラルネットワーク 第10章　自己組織化マップ 第11章　深層学習 参考文献

※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、大量データを解析するデータマイニングについて、理論の基礎から解析手法まで、Rを使ったアルゴリズムの例題を交えてていねいに解説します。主な構成は、第１部でRを使ったデータマイニングの簡単な分析と探索的データ解析およびデータの可視化について解説、第２部でデータマイニングの一連の流れについて解説、第３部でRを使った、データマイニング手法をサンプルデータでコードを示して解説、現実のデータマイニング事例を紹介という流れで解説します。

今や「流行語」とも言えるビッグデータだが、 実は流行する前から「ビッグデータ的なもの」は生活の中にいくつもあった。 ビッグデータの活用とは、「データマイニング（Mining＝採掘、鉱業）」と呼ばれるように、 大量の情報の中から有用な事実を発見することだ。 データマイニングでは、結果のみが重視される。 因果関係ではなく、相関関係に注目するのがビッグデータ活用のポイントである。 身近な例から「文系でも分かる」ビッグデータ的なものを紹介する。 ※本書は月刊誌『WEDGE』2013年8月号の特集記事を編集し、電子化したものです。 ◆アメリカンフットボール、漢方、民俗学　文系でも分かるビッグデータ概論 ◆ビッグデータ活用に向け　日本に立ちはだかる課題

※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。 マスとデジタル施策を横並びで評価する手法を演習形式で学び、統計リテラシーを高める「ビジネス専門書」 『これからのマーケターは、グラフの見た目よりも「因果推論」に注意すべきである』「統計学が最強の学問である」著者の西内 啓氏推薦！ マーケティング施策の意思決定をいかにして「データドリブン」にするか？ Excelを用いた演習でマーケティングROIの最適化を導く分析手法を習得しながら、統計や因果推論の知識について知る。 データ解析にもとづくマーケティングに必須の「知識」と「生きたノウハウ」が同時に身につくビジネス実践書です。 『もともと統計学には無縁だった筆者は、広告会社でTVCMなどのマス広告とデジタルアドの全体最適、予算配分の最適を目指すため、時系列データ解析によってオフライン施策とオンライン施策を横並びで評価できるマーケティング・ミックス・モデリング（MMM）を知りました。 それを学ぶために得た知識や分析スキルを共有するために、ExcelでMMMに付帯する分析手順を行いながら学べる書籍を作りました。 それは本来、専門家によって提供される高度な分析サービスです。 本書では統計学に初めてチャレンジする方がそれを習得することを目指したものです。 本書は統計やデータマイニングを学びたくなったマーケターが難解な数式やプログラムコードを書くような「専門書」で学ぶ前の、基礎的なデータ分析の感覚を共有する「ビジネス専門書」を目指しました。』（著者の言葉より） 本書は8章＋付録演習で構成されています。 ●演習内容 第1章　演習をはじめる前に 第2章　顧客データ（質的データ）をクロスセクションデータとして分析 第3章　アルコール飲料の売上の予測モデルを作る準備（データをチェック） 第4章　Excel分析ツールを使って回帰分析 第5章　残存効果などを加味して予測精度を上げる 第6章　予算配分最適化シミュレーション 第7章　ECとコールセンター　2つの売上への影響を加味した予算配分最適化 第8章　補足解説（演習を終えた方へ） 付録 演習第1章では、マーケターの意思決定の多くを占める効果検証法や、データ分析の種類を整理します。 第2章では顧客データ（質的データ）をクロスセクションデータとして分析します。 第3章～第4章では、アルコール飲料の売上の予測モデルを作る準備をします。 第5章では、残存効果などを加味して予測精度を上げていきます。 第6章では、予算配分最適化シミュレーションを行います。 第7章ではECとコールセンター、２つの売上に対する影響を加味した予算配分最適化シミュレーションを行います。 第8章では補足解説として、ここまでの演習を終えた方向けに、モデル選択視点や統計的因果推論の知識について簡単に解説します。 ぜひ本書と一緒に取り組み、データ分析の感覚を身につけてください。演習ファイルは本書サイトからダウンロード可能。 ●備考 ・本書の演習では、Excelのほか、「エクセル統計（体験版）」も使用します。 「エクセル統計」はExcel上で動作し、Excelのメニューに統計解析の手法を追加する統計解析ソフトです。

※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。 プログラミングを習うより機械学習に慣れよう! 機械学習により新たな物質の発見、所望の材料開発を強力に後押しする「マテリアルズインフォマティクス」は産学問わず、新たな研究手法として有望視されています。しかし機械学習を用いたデータマイニングである性質上、まずはプログラミング技術を習得しなければいけない実情があり、馴染みのない分野の方々が一から覚えていくことは多大な労力と時間を要します。 そこで有用なのが、GUIベースのフリーソフト「Orange Date Mining」です。このソフトを使用することで、プログラミングを学んでいない人でも機械学習を実践することができます。本書では通称Orangeの使い方、そしてOrangeを使ったマテリアルズインフォマティクスの手法を紹介しています。著者によるサンプルスクリプトとデータファイルも準備しているため、手を動かし理解しながら学べると共に、各章の練習問題を解いていくことでより具体的なデータ解析が習熟できます。 マテリアルズインフォマティクスをこれから始める方に最適の一冊。

どうせやるなら、「本物」を。世界を相手に働くビジネスパーソンのインタビューやプレゼンで「今のIT業界」を英語で学習！次世代型オンライン英語学習サービスBeNativeがついに書籍化！ 【本書の特徴】 本書に登場するのは、Google、Facebook、Evernote、Slackなど、巨大企業から急成長中のITベンチャー企業の一流経営陣やキーパーソン。彼らが実際の会話で使っている、リアルな英語から効率よく学習することができます。 扱うトピックは、人気アプリの開発過程、人工知能の今後、VRとARの世界など、昨今のIT業界で大きな話題となっているものを取り揃えています。 さらにこれらのインタビュー・プレゼンをもとに、業界必須の重要ワード＆フレーズをBeNative独自のデータマイニング方法で抽出しました。BeNativeが保有する、最新のビジネス英会話動画などを蓄積した膨大なデータベースから選りすぐった業界必須の表現が学べます。 【本書で見込まれる学習効果】 ・職場で飛び交う英語での会話が理解できるようになる！ 　無料でダウンロードできる学習用音声は、教材用に収録したものではなく、インタビューやプレゼンの生音声です。言いよどみなども含む、リアルな英語が体感できます。 ・実務直結の英語を習得できる 　重要ワード＆フレーズを身につければ、英語でも自分の業務の説明ができます。 ・IT業界の最新トレンドを英語のまま把握できる！ 　本書は昨今の世界的なビジネスカンファレンスでのインタビューやプレゼンを中心に構成されており、まさにIT業界の「今」がつかめます。 ※本書の学習で使用する音声はすべて無料でダウンロードできます。アルクのウェブサイトよりダウンロードの上ご利用ください。お持ちのPCの音声プレーヤーや、スマホに同期して再生、もしくはスマホアプリ「語学（無料）オトモALCO（アルコ）」（無料）から直接ダウンロードして、再生いただくこともできます。なお、本電子書籍のビューワー上で音声再生はできません。予めご了承ください。 【対象レベル】 英語中級以上 【無料ダウンロードコンテンツ】 ・全48トラック、約70分 ・収録言語：英語 【著者プロフィール】 株式会社SMATOOS: 次世代型英語学習サービス「BeNative」を運営。世界中のトップ企業のエグゼクティブの実際の会話を基にビジネス英語を学ぶことができる。豊富なデータベースの中からBeNative独自のメソッドで「本当に使われている英語」をキュレーションし、効率よい英語学習を実現。サービス開始当初はアジアにおいて2000社を超える法人を中心に展開していたが、2016年、品質はそのままに個人向け無料スマホアプリとしても新リリース。

AI、IoT、仮想通貨の背景にあるもの ITを発展させるコア技術「ベスト5」 【本書の特徴】 ・これからの最重要技術5つを1冊で学べる ・各技術の初歩的な解説から、社会やビジネスにおける変革も予測 【本書で解説する5つの技術】 1）ニューラルネットワーク：AIブームを牽引する重要技術 2）データマイニング：データ活用の可能性を大きく広げる分析手法 3）ブロックチェーン：一極集中から分散管理へ、常識を覆すテクノロジー 4）ロボティクス：人間とロボットの関係性は新たなステージへ 5）量子コンピュータ：コンピュータの概念を変える大発明 【目次】 プロローグ　ビジネスと社会を一変させる5つのコア・テクノロジー 第1章　ニューラルネットワーク 　・人間の脳を機械で再現する 　・ニューラルネットワークが切り拓いた新たな世界 　・AIとディープラーニング 　・ディープラーニングによって生まれる次のブレイクスルー 第2章　データマイニング 　・データに埋もれた「価値」を探せ 　・データマイニングを支える2つのアプローチ 　・データ解析に用いられるさまざまな分析法 　・データマイニングが影響を与えた領域 第3章　ブロックチェーン 　・仮想通貨だけではないブロックチェーンの可能性 　・ブロックチェーンの技術的なポイント 　・ブロックチェーンで変わる金融とビジネス 第4章　ロボティクス 　・「未来のロボット」が現実に 　・自動運転のロードマップとそれを実現する最新技術 　・サプライチェーンを変える無人機（ドローン）技術 　・VRとの組合せで「人間の代理人」を生み出す 第5章　量子コンピュータ 　・現在のコンピュータが時代遅れになる？ 　・量子の世界が難しくする量子コンピュータの理解 　・量子コンピュータが量子超越性を実現する未来 エピローグ　まとめ：5つのコア・テクノロジーの関わり合い 　・テクノロジーの相互作用と社会変革 　・量子コンピュータが仮想通貨（暗号通貨）を破壊する？ 　・IoTとロボティクスの進歩で価値の高まるデータマイニング 　・人間のように考え動くロボットが実現されるまで 　・すべての技術を組み合わせれば機械は人間を超えられるか？ ※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。 ※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。 ※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。 ※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。

クオンツトレーディング戦略はまたの名を「ブラックボックス」ともいい、説明が難しく、理解しづらいというのが世間一般の見方だ。確かにこのアプローチにはある程度の複雑さはある。しかし、正しいガイダンスに従えば、障害を乗り越え、この分野で秀でることも不可能ではない。 　プロのファンドマネジャーであるリシ・ナランが本書を書いたのはまさにそのためだ。難しい数式などは一切使わず、実例や役立つエピソードをふんだんに織り込んだ本書は、普通の人にも理解しやすい。読み終えるころには、ブラックボックスの中身が細部まで理解できていることだろう。「クオンツ」が何をしているのかを明確にすることで、クオンツトレーディングを取り囲む謎のベールをはがし、クオンツトレーディングに興味を持つ人々のクオンツとクオンツ戦略に対する理解を深めた本書の意義は大きい。 　本書は３部からなる。まず第１部ではクオンツトレーディングとは何かを説明することで全体像をつかんでもらう。そして第２部では、ブラックボックスの中身を詳しく説明することで、ブラックボックスと呼ばれているものは実は理解しやすいクリアボックスであることを示す。そして第３部を読み終えるころには、クオンツ戦略がなぜそれほど重要なのか、それをあなたのポートフォリオに組み込むにはどうすればよいのかが分かってくるはずだ。 　機関投資家か富裕な個人投資家かとは関係なく、本書から学んだ教訓は移り変わりの激しい今日の市場で自分のエッジ（優位性）を見つけるのに役立つはずだ。本書では、次に示すような、知りたいと思いながらもなかなか解を得られない難しい質問にも答えている。 ●クオンツはどのようにしてアルファを獲得するのか ●理論駆動型システムとデータマイニング戦略の違い ●クオンツはリスクをどのようにモデル化するのか ●クオンツトレーディングから投資全般について何を学ぶことができるのか 　この数年における厳しい市場環境と、ヘッジファンドやクオンツファンドを取り巻く否定的な見方を考えると、クオンツトレーディングの実態を理解することが今ほど必要とされているときはない。本書で提供した枠組みは、クオンツ戦略への理解を高め、成功するクオンツ戦略を見分け、自分のポートフォリオにクオンツ戦略をどのように組み込むべきかを理解する一助となり、投資プロセスのパフォーマンスを向上させるための良き水先案内人となるだろう。 リシ・Ｋ・ナラン（RishiKNarang） 短期クオンツアルファ戦略を専門とする代替投資運用会社であるテレシス・キャピタルLLCの創設者兼社長。サンタ・バーバラ・アルファ・ストラテジーズ社では役員および共同ポートフォリオマネジャーを務め、1999年から2002年まではクオンツヘッジファンド、トレードワークス社の共同創設者兼社長を務めた。カリフォルニア大学バークレー校・経済学部卒。ギター、エッセーや詩、鉛筆デッサン、人との議論、テニス、ハイキングと多趣味でもある。現在、妻のキャロリン・ウォンとロサンゼルスに在住。

※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。 Pythonは初学者が学びやすく、データマイニングやディープラーニングなどの分野でも定番の言語です。本書は、Pythonの基本から、ファイル操作、Webスクレイピング、テキストマイニング、データマイニング、GUIアプリの作成、ディープラーニング、データの視覚化など、外部ライブラリを活用するテクニックまで解説します。最新版となる本書では、新たな外部ライブラリに関する章も追加しました。サンプルのダウンロードサービス付き。

※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。 R言語は、ソースコードを書いたら即、実行できる「スクリプト言語」です。データマイニング向けに開発された言語であるため、データマイニングのためのデータ構造と、分析処理を高速に行う関数が用意されています。本書は、R言語のデータ構造、基本的な文法と便利なウラ技、統計分析のテクニックを全350項目にわたって解説した、やりたいことから引ける逆引きテクニック集です。統計分析の基礎から活用運用の方法までよくわかります！

※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。 よく「気温が1度上昇するとアイスクリームの売上が1割増える」と言われます。このように、“気温”と“アイスクリームの売上”という、変動する多数の観測データの関係を統計的に解析する手法が多変量解析です。本書は、多変量解析のうち、データマイニングでは必須といえる回帰分析や相関分析を中心に取り上げ、入門者向けにやさしく解説した入門書です。数式嫌いでもつまづかないようにポイントごとに細かく注釈をいれました。

「人類そのものがハッキングされる恐ろしい時代」――デーブ・スペクター トランプ政権はこうして誕生した―― 選挙コンサルティング会社 ケンブリッジ・アナリティカの元幹部が 監視資本主義の恐るべき実情を暴露！ 全世界注目の衝撃作、緊急発売！ 話題のNetflixドキュメンタリー『グレート・ハック』登場の内部告発者がすべてを語る。 １年前、私は公の場で事実を話そうと決心した。 私が知った闇を明るみに出そう、 内部告発者になろうと決めた。（中略） ＣＡ(ケンブリッジ・アナリティカ)の活動実態について、 ビッグデータがもたらす危険性について、警告を発すること。 民主主義が直面しているデータ戦争が いかに危険かを十分に理解できるようにすること。 それが今の私の使命なのだ」（「はじめに」より） 勇気ある暴露本。世界「個人情報争奪」戦争は始まったばかりだ。 「プライバシーを守る」という幻想は過去のものとなった―― ――金泉俊輔（NewsPicks執行役員） 今は「知識は力なり」ではなく「データは力なり」。 情報収集のダークサイドを告白してくれたカイザー氏に感謝。 著者が勤めたケンブリッジ・アナリティカが日々やっていたデータマイニングとその広大な影響をドラマチックに描写していて鳥肌が立つ。 この本を読み終わったらPCのカメラを思わずテープで隠した！ ネット依存症やSNSやキャッシュレス化など今だから必要な警告。 日本も悪用されるデータの状況を直視しなければいけない日が到来。 日本企業も個人もデータ産業のいい面と悪い面を熟知するには本書を読むべき。 言ってはいけないでしょうが、この本は「いいね！」（Like!) ――デーブ・スペクター(放送プロデューサー) ■■目次 はじめに 第1章　新たな石油 第2章 最初の一歩 第3章　ナイジェリアの政権争い 第4章 ダボス会議 第5章 契約条件 第6章 スティーブ・バノン 第7章 ブレグジットの顔 第8章 フェイスブック 第9章　説得 第10章　クルーズからトランプへ 第11章　ブレグジット・ブリタニー 第12章　拘束衣 第13章　事後分析 第14章　爆弾 第15章　地震 第16章　破綻 第17章　調査 第18章　再出発 第19章　真実と帰結 第20章　贖罪の道 終わりに　データ戦争の終結 謝辞 注 ■著者紹介ブリタニー・カイザー　Brittany Kaiser テキサス州ヒューストン生まれ、シカゴ育ち。#Own Your Dataキャンペーンの創始者で、 個人が自分自身のデジタル資産を管理する権利を守るための立法と政策改革を推進する非営利ロビー会社〈デジタル・アセット・トレード・アソシエーション（DATA）〉の共同設立者。 最近では、データ権に関する認識を高め、デジタルリテラシーとSTEM（科学・技術・工学・数学）教育を促進するために〈オウン・ユア・データ・ファウンデーション〉を設立した。 またサンダンス映画祭で初上映されたNetflixのオリジナル・ドキュメンタリー『グレート・ハック』の中心人物でもある。

本書は、ワールドカップ・チャンピオンシップ・オブ・フューチャーズ・トレーディングで3年にわたって1位と2位に輝いたケビン・ダービーが3桁のリターンをたたき出すトレードシステム開発の秘訣を伝授したものである。データマイニング、モンテカルロシミュレーション、リアルタイムトレードと、トピックは多岐にわたる。詳細な説明と例証によって、彼はアイデアの考案・立証、仕掛けポイントと手仕舞いポイントの設定、システムの検証、これらをライブトレードで実行する方法の全プロセスをステップバイステップで指導してくれる。 システムへの資産配分を増やしたり減らしたりする具体的なルールや、システムをあきらめるべきときも分かってくる。本書のウェブサイトでは、あなたのトレードアイデアを自動化・検証するためのダービー自作のモンテカルロシミュレーターやそのほかのツールも盛りだくさんに紹介されている。 本書の内容は、以下のとおり。 ●市販のソフトウェアや人気のプラットフォームを使って、どんなトレードアイデアもシステムへと変えるアルゴリズムアプローチを開発する ●ヒストリカルデータと現在の市場データを使って新たに開発したシステムを検証する ●新たなシステムの基礎となる統計学的傾向を探り出すために市場データをマイニングする 市場のパターンは変化する。それに伴ってシステムの結果も変化する。過去のパフォーマンスは将来的な成功を確約するものではない。成功するためには、常に新たなシステムを開発し続け、変化する統計学的傾向に応じてシステムを調整することが避けられない。次なる飛躍を目指す個人トレーダーにとって、本書は本物のプロの実践的アドバイスが詰まっただれにも教えたくない宝のようなものだろう！

※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。 第1部　はじめに 1章 はじめに 第2部　階層型ニューラルネットワークの応用 2章 階層型ニューラルネットワークの特徴 3章 赤と白まぜたらピンク：排他論理和の学習 4章 数を数えることくらいできるさ：順序処理の簡単な実現 5章 へたな字とじょうずな字の判定？：手書き文字認識への応用 6章 アリはフェロモンの道をたどって歩く：アリの行動への挑戦 7章 いろいろやらせてみよう：シミュレータの製作 第3部　相互結合型ニューラルネットワークの応用 8章 相互に結合させたら何ができるかな 9章 連立1次方程式を解かせてみよう 10章 誰だって遠回りしたくない：TSPの解法 11章 うまく物を分配しよう：ヒッチコック問題の解法 12章 スケジューリング問題と箱詰め問題は同じだった 第4部　自己組織化マップ（SOM）の応用 13章 データから学ぶ：SOM（Self Organization Map）とは 14章 色を並べてみる：Color Map 15章 多様な情報の整理をしてみる：データマイニングの世界 16章 SOMが教える近道：巡回セールスパーソン問題 注釈 参考文献 ダウンロードサービスのご案内 あとがき 索引

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 「社会と情報」「情報の科学」の指導法に対応！教職課程・情報教育指導のための座右の書！ 高校の情報科の教員免許取得には欠かせない、大学教職課程の講義「情報科教育法」の教科書です。前版（改訂2版）は平成20（2008）年度に告示され、平成25（2013）年度から実施されている学習指導要領の内容をふまえて実施に先がけて発行したものでしたが、発行後に一部教科名が変更される（『普通教科「情報」→共通教科「情報」』）、文科省が推奨する教科「情報」の学習の目的区分が変更されるなど、現在の高校の教科「情報」の教育実態に合わせた記述となるよう全体的に見直して、改訂3版として発行するものです。 序章　情報科教育法とは 　1.　　教育はなぜ必要か 　2.　　情報教育はなぜ必要か 　3.　　情報科教育法とその必要性 第1部　情報科とは 　1章　 情報科の成立 　　1･1　情報科設立経緯の概観 　　1･2　情報科の目標 　　1･3　情報科の学習内容 　　1･4　他の教科などとの関連 　　1･5　その他の特記事項 　2章　 現行学習指導要領における情報教育 　　2･1　小学校における情報教育 　　2･2　中学校における情報教育 　　2･3　高学における情報教育 　　2･4　現行学習指導要領とPISA 第2部　情報活用の実践力の指導法 　第2部の概説 　3章 　情報活用の実践力の指導法 　　3･1　「情報活用の実践力」 　　3･2　「情報活用の実践力」の指導項目 　　3･3　小中学校における「情報活用の実践力」育成 　　3･4　高等学校における「情報活用の実践力」育成 　　3･5　情報フルーエンシーへの昇華 第3部　情報の科学的な理解の指導法 　第3部の概説 　4章 　情報の科学的な理解の指導法 　　4･1　情報の科学的な理解の指導法 　　4･2　コンピュータを使わない指導法 　　4･3　コンピュータを使う指導法 　5章　 問題解決とモデル化・シミュレーションの指導法 　　5･1　問題を選定する 　　5･2　モデル化とシミュレーションを授業で取り上げる 　　5･3　まとめ 　6章　 アルゴリズムとプログラミングの指導法 　　6･1　アルゴリズムとプログラミング学習の必要性 　　6･2　アルゴリズムとプログラミング指導のポイント 　　6･3　プログラミングの指導法 　7章　 情報検索とデータベースの指導法 　　7･1　情報の整理と検索の必要性 　　7･2　情報検索と検索エンジン 　　7･3　データの重要性 　　7･4　データベースとDBMS 　　7･5　関係モデルと関係データベース 　　7･6　データウェアハウスとデータマイニング 第4部　情報社会に参画する態度の指導 　第4部の概説 　8章　 情報モラル・情報倫理の指導法 　　8･1　情報モラル・情報倫理とは 　　8･2　指導方法 　9章　 メディアリテラシーの指導法 　　9･1　メディアリテラシーの概念 　　9･2　構成されるメディア 　　9･3　メディアの変化 　　9･4　メディアリテラシーの教育 　　9･5　授業の進め方 　　9･6　まとめ 10章　情報通信ネットワークとコミュニケーションの指導法 　 10･1　コミュニケーションとその構造 　 10･2　コミュニティと情報社会 　 10･3　情報通信ネットワークの仕組み 　 10･4　情報通信ネットワークとセキュリティ 11章　情報システムと社会の指導法 　 11･1　社会における情報システムの役割 　 11･2　生活の中の情報システム 　 11･3　情報システムの具体例 　 11･4　情報システムの社会的な重要性 　 11･5　授業への展開 第5部　情報科の教員として 12章　「総合的な学習の時間」との協調 　 12･1　指導要領における「総合学習」の位置づけ 　 12･2　どのような授業形態が考えられるか 　 12･3　「総合学習」に臨む教員の姿勢 13章　コラボレーションとプレゼンテーション，および授業システム改善の動き 　 13･1　コラボレーションプログラムの必要性 　 13･2　プレゼンテーションプログラムの必要性 　 13･3　プログラム展開において留意すべき点 　 13･4　授業システム改善の動き 14章　評価の工夫 　 14･1　観点別評価と評価の工夫 　 14･2　評価の計画と学習指導案 　 14･3　観点別評価の実際 　 14･4　生徒による自己評価，相互評価 15章　学習指導案の作成 　 15･1　学習指導案の内容 　 15･2　作成上の注意点 　 15･3　学習指導案の例 16章　情報科とプレゼンテーション 　 16･1　プレゼンテーションとは 　 16･2　プレゼンテーションの方法 　 16･3　スライドを用いたプレゼンテーション 　 16･4　実習としてのプレゼンテーション 　 16･5　授業におけるプレゼンテーション 　 16･6　プレゼンテーションのツール 17章　授業形式の実習 　 17･1　マイクロティーチングと教壇実習 　 17･2　実習の概要 　 17･3　ふりかえりの必要性 18章　これからの情報教育 　 18･1　ドラッカーが主張する21世紀の教育 　 18･2　知識のストックとフロー 　 18･3　ブートストラッピング 　 18･4　身体軸としてのキーボード練習 　 18･5　入門教育の重要性と熟練の獲得 　 18･6　プログラミング教育（論理軸） 第6部　情報教育に必要な知識 19章　情報の表現と発信 　 19･1　情報とデータ，情報量とデータ量 　 19･2　情報とデザイン 　 19･3　ユーザーインターフェイスのデザイン 　 19･4　コンテンツ構成の設計 　 19･5　Webページの論理構造と物理表現 　 19･6　情報システムとしてのWWWの設計 20章　ソフトウェア制作から見た情報教育 　 20･1　専門教科「情報」から見た情報技術教育 　 20･2　プロジェクトとして見たソフトウェア開発 　 20･3　見たこともないものを作る難しさ 　 20･4　お絵かきプログラム開発演習 　 20･5　ソフトウェア開発の実際 　 20･6　指導設計（ID） 索　　引

※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。 テキストマイニングを、“分かりやすく”、そして“タダ”で行うことを可能にする一冊。著者が開発したフリーソフト「TinyTextMiner」をはじめとする各種ソフトウェアの活用法から、自然言語処理、統計解析、データマイニングの分野を幅広くカバーした。

インターネット上の玉石混淆の情報の中から「玉」を発見するには？　グーグル、アマゾン――Ｗｅｂ２.０時代に必須の知識・技術を本質から理解できる、世界一簡単な入門書。

※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。 データマイニングは、大量のデータを効率よく整理して、ビジネスなどに有用な知見を引き出す作業です。本書は、データマイニングで使われる専門用語や基礎知識の解説から、データ解析に必要な統計学の知識、最前線で使われているテクニックの紹介までを、豊富なイラストを交えながらわかりやすく解説した入門書です。データをどのように集めるのか、前処理とは何か、精度など知っておくべきことがまとめて身につきます！

※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。 はじめに 第1部　遺伝的アルゴリズムの応用 Chapter 1　GA の解説を兼ねて，式の因数分解を解いてみよう Chapter 2　ゲームで勝つ方法 Chapter 3　隣り合ったものは別の色で――グラフ彩色 Chapter 4　これだけの荷物を何台の配送車で配達できる？ ――Vehicle Routing Problem 第2部　遺伝的プログラミングの応用 Chapter 5　GPの解説を兼ねて，どれくらい連続して素数を生成できるか試してみよう Chapter 6　うるう年の判定は4年ごと!? Chapter 7　多くのデータから「なぜ」を見出そう――データマイニング Chapter 8　GPにもっと意味を――型付きGPフレームワーク Chapter 9　多くのデータから意味を探ろう――改良した動物分類 Chapter 10　数値データを含んだ分類――あやめの分類 第3部　付録：カオスと予測 Chapter 11　カオスを利用した予測の可能性について 参考文献 あとがき 索引 ダウンロードサービスのご利用について

【本書の内容について】※本電子書籍は、『統計学が最強の学問である』(西内啓著、ダイヤモンド社刊)の内容を、2014年8月24日にTBSにて放送される『ベストセラー講義』視聴用に最適化したものです。下記は、製品版『統計学が最強の学問である』の内容説明となります。あえて断言しよう。あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、現代社会で強まる一方である。「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。本書では最新の事例と研究結果をもとに、基礎知識を押さえたうえで統計学の主要6分野◎社会調査法◎疫学・生物統計学◎心理統計学◎データマイニング◎テキストマイニング◎計量経済学を横断的に解説するという、今までにない切り口で統計学の世界を案内する。------統計学によって得られる最善の道を使えば、お金を儲けることも、自分の知性を磨くことも、健康になることもずいぶんと楽になるだろう。だがそれはあくまで副産物である。統計リテラシーによって手に入る最も大きな価値は、自分の人生を自分がいつでも最善にコントロールできるという幸福な実感なのだ。(「おわりに」より)

科学的なテクニカル分析こそが未来を保証する ひとつのリサーチ手法として、テクニカル分析には重大な欠陥がある。それは、規律のない手法であることに原因がある。テクニカル分析をトレーディングに使える有用な知識体系として確立させるためには、厳密な観察科学に進化させる必要がある。この20年にわたって、学術雑誌などに科学的厳密さと客観的率直さを兼ね備えたテクニカル分析手法に関する数々の論文が発表されてきた。本書はこれらの論文の流れをくむものである。本書は2部からなる。第1部では、科学的なテクニカル分析を学ぶうえでの基礎となる方法論、心理学、哲学、統計学について解説し、第2部では、このアプローチを実際に使って、S&P500に対する6402個の買い・売りバイナリールールを25年にわたるヒストリカルデータで検証する。 本書では、科学的手法と近年になって開発された統計的検定を、テクニカルトレーディングシグナルの真の有効性を調べることに適用する方法についても紹介する。伝統的なテクニカル分析とは違って、過去の収益性を定量化・検証できる客観的ルールにのみ限定するこの新しいタイプのテクニカル分析を、その道のプロであるデビッ ド・アロンソンが詳しく解説する。 この新しい手法は特にデータマイニングによって発見されたルールやシグナルのパフォーマンス評価に焦点を当てたものである。優れた洞察力と実践上のアドバイス満載の本書を通じて、読者はこの新しい手法の全貌を理解することができるはずだ。本書の実験結果は、データマイニング（多くのルールをバックテストしてそのなかからパフォーマンスが最高のルールを選び出すプロセス）が価値のあるルールやシグナルの発見に役立つ効果的な手順であることを示しているが、データマイニングによって発見されたルールやシグナルの過去のパフォーマンスは上方にかたよるという特徴を 持つため、将来の収益性について妥当な推論を導き出すためには新しい統計的検定が必要になる。本書ではそういった統計的検定のなかから2つを紹介する。そのうちのひとつは本書ではじめて公表されるものである。 テクニカル分析を使って今日の市場をしっかり見極めたいと思うのならば、まずは これまでテクニカル分析の世界を支配してきた主観的で自己解釈的な伝統的手法を捨て、科学的および統計学的に有効なアプローチを受け入れることである。客観的観察 と統計的推論に基づく科学的なテクニカル分析はあなたのトレーディングを成功へと導く新しいテクニカル分析手法である。

※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。 誰もが頭を悩ます仮説構築を学び，データマイニングを習得する！ 　データマイニングで重要な仮説の設定について，その枠組みを解説した書物は世の中にあまりない。そこで本書では誰もが一番悩むデータマイニングのための仮説構築の手法を重点的にまとめた。さらに，データマイニングに必要な，統計スキル・ITスキル・企画スキル・コミュニケーションスキルという4つのスキルを養成するために，2種類のPBLに基づく課題を設定することで，より実践的な学習を目指した。

本書は、プロとしてデータマイニングを行うための教養を身に付けるための1冊です。 データを分析するための知識を技術について、統計・エンジニアリング・ビジネス・倫理の基礎知識を解説しています。 データマイニングを始めようとしている人にオススメの1冊です。 【序文より抜粋】 　本書では、データマイニングエンジニアを志す方が、独学で散在している知識を体系的に得られるようになるための基礎的なトピックスを列挙しました。結果的に理論寄りになっていますが、抽象度が高くなりすぎないように配慮しています。またトピックスを提示する順に気を配り、本書を頭から読むことで最も理解が深まるような構成を心がけました。そのために一般的な説明とは多少順番が前後する部分がありますが、ねらいがあってのことです。 　また、エンジニアリング以外のトピックスに比較的多くの紙面を割きました。具体的には、「指標を考える」や「技術者倫理」の章です。さすがに網羅的にとはいきませんが、エンジニアにとって有用と考えられる知識を特に記しました。これも一般的な説明方法は採用せず、エンジニアにとってはわかりやすいたとえ話を採用するなどの配慮をしております。 　このように「データマイニングエンジニアを志す方」に向けて書いてはおりますが、実はほかの分野ですでにご活躍で、その分野のドメイン知識を持ち、しかし何らかの事情で「データマイニングに取り組むことになった方」にこそ、ぜひ読んでいただきたいと考えております。

【この商品は「統計学が最強の学問である（電子版）」(西内啓著）と、週刊ダイヤモンド 特集BOOKS（Vol.11）「最強の学問『統計学』」の2冊がセットとなったお買い得版です。それぞれ、単品でも販売しています。詳しくは『ダイヤモンド社　統計学』で検索ください】 （第1巻「統計学が最強の学問である」） あえて断言しよう。 あらゆる学問のなかで統計学が最強の学問であると。 どんな権威やロジックも吹き飛ばして正解を導き出す統計学の影響は、 現代社会で強まる一方である。 「ビッグデータ」などの言葉が流行ることもそうした状況の現れだが、 はたしてどれだけの人が、その本当の魅力とパワフルさを知っているだろうか。 本書では最新の事例と研究結果をもとに、 基礎知識を押さえたうえで統計学の主要6分野 ◎社会調査法 ◎疫学・生物統計学 ◎心理統計学 ◎データマイニング ◎テキストマイニング ◎計量経済学 を横断的に解説するという、今までにない切り口で統計学の世界を案内する。 ------ 統計学によって得られる最善の道を使えば、 お金を儲けることも、自分の知性を磨くことも、健康になることもずいぶんと楽になるだろう。 だがそれはあくまで副産物である。 統計リテラシーによって手に入る最も大きな価値は、 自分の人生を自分がいつでも最善にコントロールできるという幸福な実感なのだ。 (「おわりに」より) （第2巻「最強の武器『統計学』） 大量のデータが溢れる現代社会では、 さまざまな事象を数字で捉え、本質を導き出す統計学という手法、 あるいは統計的な思考法は、 あらゆる分野で使える汎用の武器であり、 すべてのビジネスマンにとって必須のスキルとなった。 しかし、統計学に数学的な理解は不可避で、 “文系人間”には敷居が高い。 食わず嫌いを克服し、書店で統計学の“入門書”を手に取ったものの、 その難解さに匙を投げた人も多いはずだ。 そこで、数字が苦手な文系ビジネスマンでもわかる、統計分析の基本中の基本や、 上司や取引先に「イエス」と言わせる数字やグラフの扱い方などのほか、 ライトノベル風のストーリー仕立て（その名も「俗説バスター・統山計子」）で、 インチキ統計やニセ科学にだまされないための統計的思考の鍛え方などの記事も用意。 『統計学が最強の学問である』（西内啓著／ダイヤモンド社刊）の副読本としても 利用してほしい。 ＊第2巻は「週刊ダイヤモンド」（2013年3月30日号）の第1特集を電子化したものです。

※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。 著者の人気講座で練り込まれた「業務ですぐに使えるExcelの操作と統計学」を、７日間の独学で習得できる！ 　ビジネスマンであれば誰しも職場において多くのグラフやデータを目にしていますが、さてそれでは「これは何に役立つのか？」「これに基づいて次に何を行えばよいのか？」という疑問を持ったことがあるのではないでしょうか。いくらデータが詳細で、分析が緻密であっても、統計学の知識がないと、それらを活かすことができないのです。 　また、巷にはデータを分析するためのツールが数多くありますが、統計学の基礎に関する理解があやふやなままこれらにより分析を実行すると、間違った答えがもっともらしく出てしまうため、かえって危険です。 　本書は、データマイニングや統計解析の講演・オンライン講座の講師を数多く務めた著者が、講座の内容を練り込み、統計学の中でも特にビジネスに活用するために必要な知識・手法を厳選し「1週間」で無理なく独学できるようにまとめたものです。 　さらに、効率良く学習し、また「身に付いたつもり」の状態に陥らないように、最も普及しているビジネスツールであるExcelを用い、実際に手を動かしながら進めていくよう構成しています。「とりあえず操作ができる」レベルの読者でも理解できるように、Excel操作・関数等の解説も並行して行うので、Excelに自信がない方でも問題ありません。 主要目次 第1日　データ活用 第2日　記述統計学 第3日　推測統計学 第4日　相関・単回帰分析 第5日　重回帰分析 第6日　時系列分析 第7日　判別分析 付録　補講

※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。 Python 3を使ったテキストマイニングの入門書！ 本書は、Pythonを使ったテキストマイニングの入門書です。Pythonのインストールから基本文法、ライブラリパッケージの使用方法などについてもていねいに解説していますので、Pythonに触れたことがない方でも問題なく使用できます。また、テキストマイニングも、概要から実例に至るまで一から解説していますので、Python・テキストマイニング両方の知識が全くない方にとって最適な入門書となっています。 目次 第1章　テキストマイニングの概要 1.1 テキストマイニングとは 1.2 応用の例 第2章　テキストデータの構造 2.1 テキストの構成要素 2.2 統計分析・データマイニングの基本的な手法 2.3 テキストマイニング固有の考え方 第3章　Pythonの概要と実験の準備 3.1 Pythonとは 3.2 プログラムを作って動かす環境 3.3 Pyrhonの書き方ルール 3.4 テキストマイニングに役立つライブラリパッケージ 3.5 データの準備 第4章　出現頻度の統計の実際 4.1 文字単位の出現頻度の分析 4.2 単語の出現頻度の分析 第5章　テキストマイニングの様々な処理例 5.1 連なり・N-gramの分析と利用 5.2 共起（コロケーション）の分析と利用 5.3 語の重要性とTF-IDF分析 5.4 KWICによる検索 5.5 単語のプロパティを使ったネガポジ分析 5.6 WordNetによる類語検索 5.7 構文解析と係り受け解析の実際 5.8 潜在的意味論に基づく意味の分析とword2vec 付録　Python, Jupyter notebook のインストール

※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。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 本当にPythonでデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書 本書は，本当にPythonでデータマイニングと機械学習を行いたい人のための入門書です． 初歩からていねいに解説してあります． 本書を読み切れば，誰でもPythonによるデータマイニングと機械学習の主な手法の実装方法が身に付きます。 準備編 第1章　データマイニングと機械学習 第2章　Python速習（基本編） 第3章　Python 速習（応用編） 基礎編 第4章　回帰分析 第5章　階層型クラスタリング 第6章　非階層型クラスタリング 第7章　単純ベイズ法による分類 第8章　サポートベクトルマシン法による分類 実践編 第9章　時系列数値データの予測 第10章 日経平均株価の予測 第11章 テキストデータマイニング 第12章 Wikipedia記事の類似度 第13章 画像データの取り扱い手法 第14章 画像の類似判別とクラスタリング

世界有数の研究者による“機械学習の説明書”。2015年アメリカでの発売当初から研究者の間で話題となった力作が、『パターン認識と機械学習』などの翻訳を手がけた神嶌敏弘博士の訳で満を持して刊行。一般向けのきめ細やかな訳注も加えた。 囲碁AI、AmazonやNetflixのお薦め機能、iPhoneのSiri。私たちの生活に溶け込んでいる機械学習とは何か？　観測衛星、DNAシーケンサ、量子加速器などのデータから、機械学習は自然界の謎をすべて解き明かすのか？　蓄えられた莫大なデータはアメリカ大統領選から企業のサービスまで影響を与え、陸・海・空を機械学習で自動操縦される無人車両が飛び交う。機械学習によって、世界はどう変わるのか？ アルゴリズムの歴史を解説するとともに、世界を再構築する究極の「マスターアルゴリズム」の存在を探究。 マスターアルゴリズムが存在する根拠を、神経科学、進化生物学、物理学、統計学、および計算機科学の観点から軽妙かつ縦横に展開する。知的好奇心が沸き立つ1冊。六七質のイラストが世界観を表現。 ペドロ・ドミンゴス（著者） ワシントン大学ポール・アレン コンピュータサイエンス＆エンジニアリング学部教授。AAAS（アメリカ科学振興協会）およびAAAI（人工知能振興学会）フェロー。1992年リスボン工科大学Instituto SuperiorTecnico修士課程修了（電子工学・コンピュータサイエンス）。1997年カリフォルニア大学アーバイン校にて博士取得（情報・コンピュータサイエンス）。マルコフ論理ネット、影響最大化問題、データストリーム、敵対的学習、sum-productネットなど顕著な業績が知られている、世界有数の機械学習研究者である。KDD2003、SRL2009ではプログラム委員長を務める。IMLS（国際機械学習学会）の発起人。“Machine Learning ”誌編集委員。SIGKDD Innovation Award、IJCAI John McCarthy Awardを筆頭に受賞多数。 神嶌敏弘（訳者） 1994年京都大学大学院工学研究科修士課程修了（情報工学専攻）。1994年電子技術総合研究所入所。2001年京都大学にて博士取得（情報学）。現在は産業技術総合研究所にて、機械学習やデータマイニングの手法、特に公平性配慮型データマイニングと推薦システムや個人化技術などについて研究。 携わった書籍に、人工知能学会監修『深層学習』（編／近代科学社）、トレバー・ヘイスティ他『統計的学習の基礎』（共監訳／共立出版）、C.M.ビショップ『パターン認識と機械学習』（共訳／丸善出版）などがある。 2019年人工知能学会 AI ELSI賞 Perspective部門受賞。

昨今、人工知能という言葉は誰もが知っている言葉になっています。 ですが、専門書などは難しく、イチから知識を得るにはどこから手をつければよいのかわからなくなっていませんか？ この『マンガでわかる! 楽しく読める人工知能/AI 《超入門》』は《超入門》のタイトル通り、初心者に向けて作られています。各章ともマンガで説明し、そのあと文章で詳しく紹介するという構成です。テーマもどこかで耳にしたことがあるような人工知能に関連したキーワードになっています。 しかし《超入門》と侮るなかれ。デジタルゲーム内の人工知能開発に従事している、現代の人工知能の第一人者・三宅陽一郎氏がテキストを考え、解説！ マンガは『ココロ図書館』でデビュー後、得意な電化製品のマンガを発表してきた高木信孝氏が手がけました。 子供から大人まで、人工知能に初めて触れても理解しやすいよう心がけました。 ＜内容紹介＞ 第1章　車のIT化 第2章　スマートシティ 第3章　ニューラルネットワーク 第4章　ディープラーニング 第5章　AlphaGo 第6章　データマイニング 第7章　人工無能 第8章　人狼知能 第9章　IBM watson 第10章　シンギュラリティ

モバイル時代のCRMを攻略するための基礎知識が1冊に！ EC売上のうち50％以上を占める企業が出てくるなど、 顧客関係維持に欠かせないものとなったモバイル。 本連載では、メールはもちろんアプリやLINE、ソーシャルメディアなどの 顧客接点を各企業がどのようにコントロールしているかを データ活用、システム設計、PDCAの視点で事例とともに紹介します。 【著者紹介】 伴 大二郎（ばん だいじろう） 株式会社オプト マーケティングマネジメント部 マネイジングディレクター 兼 ブランドコミュニケーション・アナリティクス部 部長。 小売業でデータマイニングやCRMを10年担当した後にオプトに入社、 カスタマージャーニーやカスタマーエクスペリエンスなど ユーザー視点を軸にマーケティング全般のコンサルティングに従事。

「モノを売る」ということ以外にも、企業ではさまざまな取り組みがなされています。 ・いかにして売上を上げるのか ・どうやってコスト削減をするのか ・個々人の生産性を上げるためには何をすればよいのか ・効率よく業務を進めていくためにはどうすればよいか それら数ある問題を解決するために、「データ分析」ほど威力を発揮するものはありません。 ビッグデータやデータマイニング等、いかにデータを有効活用していくのかということに ついては、既に多くの企業が取り組むようになっていますが、実際に活用し切れている企 業はほとんど存在していません。また、「なぜデータ分析がそんなにも必要なんだろう？」　 「具体的にどう活用すれば良いのだろう？」と疑問に思っている人もまだまだ多いと 思います。 本書は、累計1万部を突破した「問題解決のためのデータ分析」をベースに、BtoB業界に 特化して、経営や日々の業務における問題解決に活用できるデータ分析方法を、著者がコン サルティング現場で実際に行った実例を用いながら説明します。 データをビジネスに活用したいと思っている方、活用しようとしているけどいまいち結 果の出ない方はもちろん、今までデータ分析について特に意識していなかった方、必要な いと思っている方にもぜひ読んでほしい一冊です。 【本書を読んでほしい方々】 ・メーカーや卸売業の方々 ・Webマーケティングやコンサルティング業に携わる方々 ・法人向けに事業を展開している企業の方々

※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。 ニューラルネットワークは、脳の神経細胞を数学的な計算によって表現できるようにした数式モデルです。今では、画像認識や顧客データの分析をはじめとするデータマイニングに応用され使われています。本書は、多層パーセプトロン、ニューラルネットワークをはじめとするディープラーニングを根底から支える数学的手法を学び、Pythonでの実装まで案内する機械学習入門書です。