杉山将作品一覧
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NEW-これだけは知っておきたい！ 第三次AIブームを支える機械学習の入門書 AIのベースの一つである機械学習とは、コンピュータに大量のデータや経験を与えることによって、事象のパターン・ルールを発見し、予測などまでをも実現する技術である。機械学習の基礎から筆者らの最先端の研究までを初めての人にもわかりやすく解説する一冊。 【主要目次】 はじめに 1 機械学習とは何か――人工知能（AI）の基礎知識 1.1 人間の学習能力をコンピュータで再現する「機械学習」 1.2 AI研究、これまでとこれから 1.3 人工知能の／による／のための研究 2 人工知能と社会 2.1 研究者とともに、学生とともに、エンジニアとともに 2.2 さまざまな分野におけるAI技術の応用 2.3 AIと社会の関係 3 機械学習の基礎 3.1 AIの学習モデルと学習法 3.2 3種類の機械学習 3.3 教師付き学習とは 3.4 教師なし学習とは 3.5 強化学習とは 3.6 機械学習の原理：「学習する」とは 3.7 なぜ教師付き学習で予測が当たるのか？ 3.8 直線で分離できない問題への対応 4 高度化する教師付き学習 4.1 誤りを含む教師情報への対応 4.2 弱い教師情報の活用 4.3 限られた情報からロバストに：信頼できる機械学習に向けて 4.4 理研AIPに見る汎用基盤研究の現在地 5 今後の展望 5.1 モデルと学習法と、ある種の制約 5.2 機械学習の新技術：生成AI 5.3 AIと人間の未来 -
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-※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。 機械学習の代表的な理論「強化学習」の実践教科書！ コンピュータ・エージェントやロボットなどの自律的な学習を実現するための計算理論である「強化学習」について、数学的背景から実装、最新の動向まで幅広く解説した本。 「強化学習（Reinforcement Learning）」とは、人間や動物が持つ学習機能の一部をコンピュータで実現することを目指すコンピュータサイエンスの研究分野の一つです。強化学習の応用先は、ゲームプレイヤーの行動戦略、ロボットの動作、マーケティング戦略をコンピュータに自動的に学習させるなど、多岐に渡ります。そのため、強化学習は非常に活発に研究され、すさまじい勢いで発展しています。本書では、強化学習の基礎理論から、アルゴリズム、プログラミングによる実装、さらには応用事例まで、幅広い内容を扱っています。 『本書の最大の特徴は、強化学習の数学的な理論を紹介するだけでなく、強化学習をゲームやロボット制御に応用する例を、実際にプログラミングできる形で提供しているところです。数学は得意だけどプログラミングによる実装は苦手な理論派の読者の方は、まずプログラムをダウンロードして実行してみて下さい。強化学習が秘める潜在能力を十分に堪能して頂けると思います。一方、プログラミングには興味はあるけど数学的な理論はよくわからないという応用志向の強い読者の方は、プログラムコードと平行して理論を学ぶことにより、強化学習理論の有用性を効率よく学んで頂けると思います。』（著者「まえがき」より） 強化学習に関して、理論の学習と実践とを効率よく学べる構成となっています。自律ロボットやAIを学ぶ学生、戦略を学習するゲームキャラクターを作りたいプログラマーはもちろん、経験を反映するシステムを作りたい人などにも学ぶ価値のある内容となっています。 -
値引きあり3.5企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから｢珍しいパターン｣を見出す、あるいは変化の｢兆し｣を素早くつかむ必要がある人なら必読。するする読めて、ずっと使える1冊。現在知られている異常検知･変化検知の手法の大半をカバーした。※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。 -
4.0機械学習分野に参入したい技術者･大学生を対象とし、機械学習技術の理解に必要なトピックに厳選した。イメージが掴めるように、図を多く掲載したから、わかりやすい。コンパクトなので初学者の教科書としても、最適!※この商品は紙の書籍のページを画像にした電子書籍です。文字だけを拡大することはできませんので、タブレットサイズの端末での閲読を推奨します。また、文字列のハイライトや検索、辞書の参照、引用などの機能も使用できません。 -
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