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…

【道具として使いこなす！】 膨大な観測データから普遍的な法則を抽出する手法とは？ 高校数学レベルから始まり、Python入門、TensorFlowによる実装、最新の論文まで踏み込む入門書。 【著者サポートページ】 https://github.com/akio-tomiya/intro_ml_in_physics 【目次】 第1章　データとサイエンス 1.1　物理学とデータサイエンス／1.2　最…

《これが世界標準！　世界もここから始めてる！！》 データサイエンス・機械学習を学ぶ「はじめの一歩」として、スタンフォード大学にて使用されている教科書“Introduction to Applied Linear Algebra: Vectors, Matrices, and Least Squares”がついに翻訳！！ ・豊富な事例を示しながら、ベクトル・行列の基本から最小二乗法による機械学習まで…

最適化問題へのモデル化と、基本的なアルゴリズムを俯瞰し、最適化という考え方の基礎をしっかりと固める。大事なことは、いつの時代も変わらない。イメージしやすい具体的な例や、理解の定着にかかせない演習問題も充実！ 【推薦の言葉】 数理最適化は、問題解決のための数学である。今では、その成果を実装したソルバーが簡単に手に入るようになった。直面する問題を解決するには、まずそれをモデル化し、適切な最適化手法を適…

「どうやってデータを守ればいいの？」 「ハッカーはどんな攻撃をしてくるの？」 いまさら聞けない人に最適な入門書！ 難しそうな概念も、絵本のようにすぐにわかる。 基礎知識から最新情報まで、あっという間に即戦力！　 【目次】 第1章　セキュリティの入門――門の前くらい　～　セキュリティとリスク 　1-1　セキュリティ 　1-2　リスクとその3つの要素 　1-3　リスクマネジメント 　1-4　セキュリテ…

基礎をしっかりと理解し、Ｐｙｔｈｏｎですぐに実践！　社会で求められるデータサイエンスの応用３分野を、各分野の専門家が平易な文章と多彩な図で説く。 ・初歩の動機づけから基本原理、さらには社会実装までを見すえる ・学んだことが、すぐに試せる。豊富なPythonコードを収録 ・練習問題を多数掲載し、講義テキストに最適。初学者の自学自習にも役立つ 【主な内容】 第I部 テキスト分析（西川仁） 第1章 テ…

ツールとして不可欠な技術をコンパクトに！ ・データベースの活用を目的とし、SQLの操作は「問い合わせ」を中心に、MySQLに準拠して解説！ ・関係データベースの基本とその使い方、データの可視化、NoSQLまで網羅！ ・実践的なデータ分析事例として、Wikipediaダンプデータの分析を紹介！ 【サポートページ】 https://sites.google.com/view/dbfordatasci…

「今さら聞けない」人のためのネットワーク入門書！ 巧みなたとえ話と豊富なイラストで初歩の初歩から学べます。 「プロトコルって何？」から、クラウドやセキュリティ構築のしくみまで網羅。 まずはこの一冊から！ 【目次】 第1章　通信の基本はのろしと糸電話　～　プロトコルのしくみ 　1.1　プロトコル 　1.2　OSI基本参照モデル 　1.3　回線交換と蓄積交換 　1.4　コネクション型通信とコネクショ…

ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまで、この一冊で！ ・確率分布、推定、検定などの基本的な内容から、ロジスティック回帰モデル、一般化線形モデル、混合分布モデルまでを一冊で解説した、稀有の入門書 ・Rによるデータ分析例およびコードを多く掲載！ 【データサイエンス入門シリーズ】 第2期として、以下の2点を同時刊行! 『統計モデルと推測』松井秀俊・小泉和之（著）竹村彰通（編）…

「Ｐｙｔｈｏｎで強化学習が実装できる！」と好評を得た入門書の改訂版。読者からの要望・指摘を反映させた。主に、Ｐｏｌｉｃｙ ＧｒａｄｉｅｎｔとＡ２Ｃの記述・実装を見直した。 ・Pythonプログラミングとともに、ゼロからていねいに解説。 ・コードが公開されているから、すぐ実践できる。 ・実用でのネックとなる強化学習の弱点と、その克服方法まで紹介。 【おもな内容】 Day1　強化学習の位置づけを知…