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線形代数

Python

人工知能技術に関係が深い「数学」を学びながら、同時に「プログラミング」もサクッと身につけたいあなたのために、おすすめの本や参考書、10冊はこちらです

最近、ディープラーニングや機械学習などの人工知能技術が盛り上がっています。 ディープラーニングや機械学習全般の基礎となるのは数学力(特に線形代数)と、 それらを実装するプログラミング能力の2つです。 日々進歩す...
Java

「機械学習」に入門したいあなたにチェックしてほしい良書、10冊はこちらです

「機械学習」は、人工知能の進歩に欠かせない技術です。機械学習に入門したいけど、数式やアルゴリズムがむずかしい!という方は多いのではないでしょうか。機械学習初学者のあなたが、機械学習とは?からやさしく理解できる、プログラミングなし・マウス操作でラクに実行できる、R や Weka などのフリーソフトでサクッと実践できる、機械学習おすすめの本はこちらです
2019.02.04
R

「主成分分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、12冊はこちらです

「主成分分析」とは、手元のデータの情報量をなるべく失うことなく、データの見方を変える方法です。 主成分分析は、例えば、経営、経済、医学、スポーツ、教育など様々な分野で使われています。その他の分野でももちろん適用可能ですので、主成分分析を身につけることで、分析力を一段アップさせることが可能です。そこで本記事では、これから主成分分析を学びたい方、具体的な例を知りたい方、エクセルでのやり方を身につけたいあなたのために、主成分分析をサクッと学べる良書をご紹介します
2018.06.09
おすすめ

「機械学習」での「最適化」を、基礎から体系立てて理解したいあなた、こちらはいかがでしょうか【機械学習のための連続最適化】

「機械学習」では「最適化」は必須の概念です。基礎となる概念や数学から、最適化の方法、機械学習での最適化の使い方など、考え方・定式化・アルゴリズム・具体例・数値例などスッキリ体系的に理解したいですよね。機械学習を勉強している、ビジネスに活かしたい、最新論文を素早く理解したいあなた、機械学習力を底上げしてくれるこちらはいかがでしょうか
2019.03.21
ベクトル

「ベクトル」を理解したい!ベクトルがわかりにくい4つの原因とその対策とは?

「ベクトル」は高校数学の難所の1つです。ベクトル自体は難しくないのですが、矢印の先入観や多様な使い方のため混乱しやすい単元です。ベクトルを理解するためのコツや、つまずかないための対策などをそれぞれ4つまとめました。ベクトルを理解したい方や勉強しなおしたい方など、サクッとスムーズに理解したい方はこちらをどうぞ
2019.02.08
ベクトル

「ベクトル」を学びたい・復習したい方にチェックしてほしい良書、10冊はこちらです

「ベクトル」は人工知能、ゲーム開発、グラフィックスなどで使われています。一方ベクトルは高校数学の難所の1つです。ベクトルの豊富な具体例を知り、イメージをつかみ、教科書の理解がはかどるとうれしいですよね。ベクトルに苦手意識のある方や短時間でサクッと復習したい方、こちらはいかがでしょうか
2018.10.27
Python

機械学習やディープラーニングでも必須の「線形代数」演算を、サクッと「プログラミング」できるようになりたいあなたはこちらをどうぞ

「線形代数」は大学数学だけでなく私たちの身近で役立っています。線形代数を応用して「プログラミング」ができれば、ゲーム、グラフィックス、人工知能など様々な分野で活躍できます。線形代数とプログラミングを同時に効率的にスムーズに学べたらうれしいですよね。図やグラフをふんだんに使うことで線形代数の理解がすすみ、プログラミングしながら学ぶことで応用アプリケーションをサクッと作れるようになりたいあなたはこちらをどうぞ
2019.02.01