※実際記事で紹介する書籍は12冊ですが、メンバーが借りてオフィスになかったため、上記画像内に3冊ないものがあります。 AI Academyを開発・運営しています、 サイバーブレイン株式会社代表の谷 です。 6ヶ月ほど前に書いた下記記事は 約1200のいいね と7万viewsを超える記事になりました。 【保存版・初心者向け】独学でAIエンジニアになりたい人向けのオススメの勉強方法 お読み頂いた方々、またいいねして頂いた方々ありがとうございました!
深層学習を学ぶシリーズ 2020. 07. 08 2020. 06. 27 はじめに ゼミで,以下の本を読むことになりました. リンク リンク この 『パターン認識と機械学習』 という本は少し古いですが, 機械学習の勉強本として超有名です. 本格的に機械学習を勉強していきたいひとは,読んでおくべき一冊という感じです. せっかくなので,この本で勉強したことを,当ブログにまとめていこうと思っています. ちなみに,『パターン認識と機械学習』は,2020年6月現在では,英語版がインターネットに公開されています(以下のリンク). また,読む前に,以下のスライドを見ると面白いと思います. 面白いスライドでした. 筆者は途中でこのスライドを見つけ,参考にさせて頂きましたが,読む前に見ておくと『パターン認識と機械学習』を読むモチベーションになると思います. この『パターン認識と機械学習』は(上下巻合わせて)800ページ近くあり,結構読むのは大変ですが, 当ブログで,もう少し簡単にまとめて行きたいと思います. Pythonで基礎から機械学習 「ベイズ入門からPRMLへ」 - Qiita. しかし,しっかり勉強したいひとは,やはり本を読むべきでしょう. 『パターン認識と機械学習』イントロダクション この本のイントロダクションについてまとめます. この本の概要 これは理論物理学者でもあるビショップによって書かれたパターン認識と機械学習についての本です. パターン認識の重要性 データのパターン を研究すること は基本的な問題で,大きな発見につながることがある たとえば, データのパターンよって生まれた発見 ・ Tycho Brahe(テェコ・ブラーエ)による天文観測記録の規則性 によってJohannes Kepler(ヨハネス・ケプラー)が惑星運動の法則を経験的に導き出した.後に古典力学発展のヒントになった. ・ 原子スペクトルの規則性 は量子力学の発展と実証に使われた. このように,昔の物理学者や数学者が測定してきたデータから人の手によって規則性を見出し,現在の科学の発展につながっています. これから,データのパターン認識は新しい原則を発見する手掛かりになることが分かります. パターン認識分野の目的 上で述べたように,古典力学や量子力学につながるような重大な規則性は, 長い時間をかけ,人の手と目によって発見されてきました. しかしながら,人の手と目による経験的な発見は,時間や労働力のコストが高いです.
初学者が一通りのパターン認識と統計的学習の基礎について学ぶことができるよう,基礎的な内容に絞って記した。パターン認識の方法を実装し,実際のデータを分析し,手法を改良できるよう,WebでC言語プログラムを公開した。 1. パターン認識と統計的学習の概要 1. 1 パターン認識とは 1. 1. 1 パターン認識問題の例 1. 2 パターン認識問題の基本モデル 1. 3 特徴空間と特徴ベクトル 1. 2 ベイズ識別規則と識別関数法 1. 2. 1 ベイズ決定による最適分類 1. 2 識別関数による解釈 1. 3 正規分布を仮定した場合の展開 1. 4 線形識別関数によるパターン分類 1. 3 統計的学習とパターン認識 章末問題 2. 特徴空間の構成と統計的性質 2. 1 特徴空間と統計量 2. 1 特徴空間と特徴ベクトル 2. 2 パターン分布を測る尺度 2. 3 データの基準化 2. 4 特徴の選択 2. 2 特徴空間の評価 2. 1 パターン分布の評価 2. 2 ベイズ誤り確率 2. 3 特徴空間と次元の呪い 章末問題 3. 線形識別の方法 3. 1 線形識別器とパーセプトロン 3. 2 フィッシャーの線形判別法 3. 3 誤差評価関数による線形識別器の獲得 3. 3. 1 二乗誤差評価に基づくウェイト推定 3. 2 Widrow-Hoffの学習規則 章末問題 4. ナイーブベイズ法 4. 【機械学習入門】パターン認識って何？基本や仕組みを徹底解説 | AIZINE（エーアイジン）. 1 ナイーブベイズ法 4. 2 高次元スパースな問題に対する対応 4. 3 改良ナイーブベイズ法 4. 4 ナイーブベイズ法の解釈 章末問題 5. 線形部分空間による次元縮約 5. 1 主成分分析(Karhunen-Lo`eve展開) 5. 1 正規直交軸への射影 5. 2 分散最大化による定式化 5. 3 二乗誤差最小化による定式化 5. 4 主成分得点 5. 2 主成分分析と特異値分解 5. 1 特異値分解 5. 2 主成分分析との関係 章末問題 6. テンプレートマッチングとk最近傍識別法 6. 1 特徴パターンとの照合によるパターン判別 6. 1 最小距離に基づく判別 6. 2 類似度に基づく判別 6. 3 代表ベクトルの決定 6. 2 k-最近傍識別法 6. 1 k最近傍識別法による分類 6. 2 最近傍決定とベイズ決定の誤り確率 6. 3 メトリックラーニング 章末問題 7.
1. 画像認識 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 機械学習プロフェッショナルシリーズの書籍は読んでおきたい書籍が数冊ありますが、その中でも画像認識領域を扱う場合には是非とも読んで起きたい書籍です。 ですが、数学の知識(偏微分、行列演算など)がある程度必要となります。 2. 統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測 大変良書なのですが、高価です。 xgboostやディープラーニング等は紹介されておりませんが、 回帰や分類などの基本的な部分からグラフィカルモデルまで網羅されていますので、オススメです。 目次は こちら をご確認ください。 3. パターン認識と機械学習 上 機械学習の定番の教科書ですが、読み応えMAXです。 4. パターン認識と機械学習 下 (ベイズ理論による統計的予測) 上の続きで、上を読んでから読むのが良いかと思います。 5. 機械学習 ─データを読み解くアルゴリズムの技法 7000円と少々高いですが、概念学習などの論理モデルやROCなどにについても丁寧に解説してありオススメです。 今回は、書籍12冊と+α書籍を紹介し、前回同様に(4パターンの)学習ロードマップも記述しました。 最近はディープラーニングの書籍が一気に増え、書籍を買う側もどれを買えばいいのかわからず、実際書店で見ようと思っても、多すぎて困ってしまうかと思います。 そんな時にこの記事が少しでも多くの方々の役に立てれば幸いです。 サイバーブレイン株式会社 代表取締役CEO 谷 一徳 フォローお待ちしております! 入門パターン認識と機械学習. Twitter Facebook 2000名以上が参加しいてるAIコミュニティも運営しております。 毎日AIに関する情報を提供しておりますので、こちらのご参加もお待ちしております! 人工知能研究コミュニティ Why not register and get more from Qiita? We will deliver articles that match you By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole you can read useful information later efficiently By "stocking" the articles you like, you can search right away Sign up Login
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製品画像 ※画像は試作品です。実際の商品とは多少異なる場合がございます。また撮影用に塗装されております。 製品説明 コトブキヤ オリジナルコンテンツ「フレームアームズ・ガール」と「初音ミク」が小さくなってコラボ再び! 「ハンドスケール 初音ミク」として商品化を行います! 島田フミカネ氏と柳瀬敬之氏によるデザインを元に立体化しました! 【フレームミュージック・ガール】雪ミク レビュー | プレナム速報. 【商品詳細】 ・印刷済みのフェイスパーツは2種(左向き通常顔、歌い顔)付属。 ・表情パーツは塗装済みなので組み上げただけでも設定に近い仕上がりになります。 ・マイク&マイクスタンドが付属。 ・プラモデル「フレームミュージック・ガール 初音ミク」の設計データを使用する事により、高い造形力と高密度なディティールを手のひらサイズで再現! ・全高約75mmの小サイズながら全身約32カ所が可動します。 ・膝は二重関節。 ・腰関節は引き出し関節となっています。 ・左向き、右向きの瞳などのデカールが付属。 ・デカール貼り用の印刷なしフェイスパーツ2種が1個ずつ付属。 ・手首は握り手、平手2種の他に、少し大きめの持ち手とマイク持ち手が付属。 ・ミニフライングベースが付属。 © KOTOBUKIYA © Crypton Future Media, INC
商品説明 コトブキヤ オリジナルコンテンツ「フレームアームズ・ガール」と「初音ミク」が小さくなってコラボ再び! 「ハンドスケール 初音ミク」として商品化を行います! 島田フミカネ氏と柳瀬敬之氏によるデザインを元に立体化しました! 【商品詳細】 ・印刷済みのフェイスパーツは2種(左向き通常顔、歌い顔)付属。 ・表情パーツは塗装済みなので組み上げただけでも設定に近い仕上がりになります。 ・マイク&マイクスタンドが付属。 ・プラモデル「フレームミュージック・ガール 初音ミク」の設計データを使用する事により、高い造形力と高密度なディティールを手のひらサイズで再現! ・全高約75mmの小サイズながら全身約32カ所が可動します。 ・膝は二重関節。 ・腰関節は引き出し関節となっています。 ・左向き、右向きの瞳などのデカールが付属。 ・デカール貼り用の印刷なしフェイスパーツ2種が1個ずつ付属。 ・手首は握り手、平手2種の他に、少し大きめの持ち手とマイク持ち手が付属。 ・ミニフライングベースが付属。 ※画像は開発中のイメージです。実際の商品とは異なります。 ※画像は撮影用に塗装してあります。