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おすすめ

将棋AIの第一人者が解説する人工知能「アルファ碁」と、深層学習・強化学習による人工知能の進化とは?

囲碁の世界でトッププロより強い人工知能「アルファ碁」が開発されました。アルファ碁は「ディープラーニング(深層学習)」と「強化学習」を組み合わせることで性能を発揮しています。強化学習ってなに?深層学習とどう組み合わせているの?人工知能はこれからどうなるの?といったことを知りたい方も多いのではないでしょうか。 アルファ碁がどのようなものかを数式なしで理解でき、人工知能の「知能」や「知性」の未来について、将棋AIの「ポナンザ」開発者山本一成さんによるに、専門家独自の洞察に触れることができる1冊をご紹介します。
2018.03.12
C言語

「強化学習」と「深層学習」を組み合わせた「深層強化学習」の実装を学びたいあなたはこちらはいかがでしょうか【C言語】

強化学習は、ディープラーニングと組み合わせることで、ゲームAI、囲碁AIなどの分野で成功例が出ています。機械学習やディープラーニングだけでなく、強化学習を使えれば、応用範囲が広がります。そこで本記事では、強化学習ってなに?どんな手法があるの?どうやってディぷラーニングと組み合わせるの?実装例があるとうれしいんだけど、といった方向けに、深層強化学習を実装できるようになる本をご紹介します。
2018.03.12
おすすめ

「アルファ碁」の手法について、強化学習など基礎からシッカリわかりやすく学びたいあなたにチェックしてほしいおすすめ本はこちらです【アルファ碁解体新書】

アルファ碁(囲碁AI)が人間のチャンピオンに勝ったのは、2016年のことでした。アルファ碁はどんな手法をつかったのか?と疑問に思ったり、アルファ碁で使われている、ディープラーニングと強化学習を組み合わせた深層強化学習のアルゴリズムは他に応用できるのでは?と考える方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、機械学習と強化学習を基礎からサクッと学びたい方や、アルファ碁の深層強化学習アルゴリズムをシッカリ理解したいあなたにおすすめの内容をまとめました
2018.03.12
R

「データマイニング」を勉強したいあなたにチェックしてほしい良書、11冊はこちらです

「データマイニング」とは、データの中から、 価値ある情報や規則性を掘り出す(マイニング)技術の総称です。 データマイニングの活用範囲はたくさんあり、誰でも無料で実行できます。 ビジネスで売上をアップさせたり、新製品の開発のヒントを得たり、マーケティングなどでも活用することが可能です。 データマイニングの「ツール」や「ソフト」にはどんなものがあるの?フリーソフトはある? どんな「手法」や「事例」があるの? 「おすすめな本」はある? なんて思われる方も多いのではないでしょうか。 そこで本記事では、 データマイニングとは?といった初学者の方から、 ビジネスでサクッと活用したい方、 専門書や論文などを理解できるようになりたいあなたのために、 データマインニングをサクッと勉強できる、おすすめの良書、11冊をご紹介します。
2018.10.27
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
おすすめ

「クラスター分析(クラスタリング)」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、6冊はこちらです

「クラスター分析(クラスタリング)」は、似ているもの同士をまとめて、グループ(クラスターと呼びます)にする手法の総称です。クラスタリングは、データ分析を行うときの探索的データ分析や、膨大なデータの構造を調べたいときに活躍します。クラスタリングには、階層的なもの・非階層的なもの、確率分布を用いたものなど、様々な手法があり、それぞれに長所と短所があります。そこで本記事では、クラスタリングとは?という方から、クラスタリングをサクッとできるようになりたい方や詳しく学びたいあなたのために、おすすめの良書をご紹介します。
2018.06.24
アンケート

「重回帰分析」を学び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

「重回帰分析」は、複数のデータ項目(変数・変量)から、なんらかの変量に影響の大きい変量を調べたり、興味ある変量の予測式を求めたりできる手法です。研究をはじめ、様々なビジネスでも活用されています。ここでは、重回帰分析をはじめて学ぶ方から、シッカリ理解したい方、「エクセル」や「R」などでサクッと実行できるようになりたい方向けに、おすすめの良書をご紹介します。
2019.01.29
おすすめ

「判別分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、10冊+α はこちらです

「判別分析」とは、グループ分けされたデータを基に、新しいデータがどのグループに属するかを決める手法で、医学・生命科学・生物学・農学・工学・環境科学・経済学など、さまざま分野で使われています。判別分析を学びたい!判別分析を使いたい!など思われる方も多いと思います。本記事では、多変量解析の文脈から「判別分析」をサクッと学びたいあなたにチェックしてほしい良書をご紹介します。
2018.10.08
R

「コレスポンデンス分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書、9冊はこちらです

「コレスポンデンス分析」とは、多次元の質的データの相関構造を調べる手法です。新しい軸を作成し、その軸を使って、データの見えにくかった特徴を明らかにすることができます。コレスポンデンス分析は、対応分析、数量化III類、双対尺度法、関連分析法などとも呼ばれ、クロス集計をよく使うアンケート調査などでも活躍します。本記事では、コレスポンデンス分析を使ってみたいあなたのために、初学者が学びやすいもの、実務でサクッと使えるもの、理論やアルゴリズムなど詳しく学べるものなど、コレスポンデンス分析を学びたいあなたのために良書、8冊をご紹介します。
2018.06.09
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

「クローリング」や「スクレイピング」を学びたいあなたにおすすめの本、8冊+α はこちらです

「クローリング」や「スクレイピング」とは、Webサイトを自動的に巡回して情報収集することをいいます。「クローラー」を使えば、ほしい情報をクリックする手間をかけずに、自動的に収集することが可能になります。手軽に情報収集したいなら、スクレイピングの基本からクローラーの作り方、それらの運用の仕方、守るべき注意点などをサクッと学べると効率的です。そこでクローリングやスクレイピングについて学びたいあなたにチェックしてほしい良書、9冊+α はこちらをどうぞ
2019.02.11
アンケート

「アンケート調査」をしたいあなたにチェックしてほしい良書、9冊はこちらです

「アンケート調査」は、質問への回答を「集計・分析」して、有用な知見を見いだすための活動で、ビジネスの世界では、顧客志向の実現のために用いられます。製品計画や価格の決定、販売計画や広告促進案のために有効活用されたり、顧客の特徴を分析して潜在需要を掘り起こしたり、新規顧客獲得のための指針にしたりします。加えて、価格を△円下げたら、売上はどのくらい変わるか?といった、予測に使うこともできます。ビジネスを加速するのに欠かせないアンケート調査をやりたいあなたにおすすめの良書、8冊はこちらです
2018.06.09
JavaScript

「クローラー」作成や「スクレイピング」をやりたいあなたは、こちらはいかがでしょうか JavaScriptのスクレイピングもあります

「クローラー」とは自動的にWebページの情報収集を行うプログラムのことで、「スクレイピング」とは収集された情報を解析することを指します。クローラーやスクレイピングを活用することで、人力ではできなような膨大な作業をサクッとできるようになるメリットがあります。ただし情報収集する相手側のサイトにとって、不都合とならないように気をつけるなど”行儀のよい”クローラーを作ることが大事です。そこでクローラーの作り方から運用の仕方、クローリングするときの注意点など、必要となる知識をまとめてサクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ
2019.01.03
R

「R」で「 Webスクレイピング」や「テキストマイニング」をやりたいあなたへの実践ガイドはこちらです

質の高いデータがほしいけど、予算も時間も限られている。データは収集するだけでなく、分析して、再現可能な結果を導き、レポートにまとめたいといった悩みをもつ方も多いのではないでしょうか。Webからデータを収集(クローリング)して、必要な情報を抽出(スクレイピング)すれば、予算は少なく抑えられます。また、統計解析のフリーソフト「R」を使ってプログラミングをすることで、収集や抽出を「自動化」し、その後のデータ分析や、レポートの作成も非常に便利に行うことができます。そこで本記事では、Rを使ったデータの自動収集を基礎からシッカリ学べる良書をご紹介します
2018.09.15
Python

「Python」で「クローリング」や「スクレイピング」の実践的な開発をしたいあなたはこちらをどうぞ

「Python」は学びやすくライブラリが豊富なプログラミング言語です。Pythonを使えば、興味あるWebサイトを自動的にを収集し、必要な部分を抽出する「クローリング」や「スクレイピング」の実行も、手軽にサクッと実現できてしまいます。Pythonやクローリング&スクレイピングについて初学者のあなたも、それぞれ基礎から学べ、システム運用までの全体像をサクッとシッカリ系統立てて学べるとうれしいですよね。そこで、クローリングの具体例も豊富で、クローラーの定期実行、高速化や非同期化、そしてクラウドの活用など実用面で重要な知識まで幅広く学べる、手元にあって損のないおすすめ本をご紹介しています
2018.02.17
Python

「テキストマイニング」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

「テキストマイニング」とは、テキスト(文書)を分析して、新しい知見を発掘する(マイニング)技術のことです。テキストマイニングは、学術やビジネスなど、さまざまなところで応用可能です。テキストマイニングについて理解したい、仕組みを学びたい、サクッとできるようになりたいあなたのために、テキストマイニングがわかる・できるための良書、10冊をご紹介します
2018.10.23
R

「因子分析」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

「因子分析」はデータの背後にある隠れた要因を見いだしたいときに活躍する方法です。ビジネスでも活用されていて、例えばマーケティングでは、因子分析を使って、顧客が気づいていない潜在ニーズを見い出すことで、購買行動に結びつけることができます。因子分析とは?という方から、因子分析の例ってどんなのがあるの?因子分析をエクセルでやるにはどうするの?など、「因子分析」を学びたいあなたにチェックしてほしい良書をご紹介します
2019.01.29
おすすめ

「多変量解析」を独学し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

「多変量解析」は、複雑な現実世界のデータから、わたしたちにとって分かりやすい情報を抽出するための分析手法です。多変量解析は、学術分野だけでなく、ビジネスの世界でも役に立ちます。売上予測や在庫管理に役立ちますし、有望な投資先を絞り込むといったことにも役立てることができます。多変量解析を学びたいあなたのための、わかりやすいおすすめ本、12冊はこちらです
2019.02.08
R

「多変量解析」でよく使われる、7つの「ソフトウェア」をまとめました(「フリーソフト」もどうぞ)

「多変量解析」は、複雑なデータの中から分かりやすい知識をあぶりだす方法です。 多変量解析をサクッと実行するには、「ソフトウェア」を使うのが早道です。 ただし各ソフトウェアには、得意な解析方法やよく使われる分野があります。 それらを把握していくつか選択肢をもっておくと、役に立つのではないでしょうか。 今回は、多変量解析を実行するための7つのソフトウェアをまとめました。フリーソフトもあります♪
2019.01.31
エクセル

「多変量解析」を「エクセル」でサクッと実行したいあなたにおすすめの良書、9冊はこちらです

「多変量解析」とは、多くの変数で表現されたデータからわかりやすい知識をあぶりだす方法の1つです。複雑なデータに多変量解析を行うことで、ビジネスの優位性となるような価値を生み出せます。多変量解析を勉強したいあなた、ビジネスに応用したいあなた、エクセルでの実行方法を知りたいあなたのために、多変量解析の理論やエクセルでのやり方、具体例やビジネス応用などわかりやすくサクッと学べる良書、9冊をまとめました
2019.02.01
おすすめ

「チャットボット」とは?全体像からビジネス応用までサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ【チャットボット AIとロボットの進化が変革する未来】

「チャットボット」とは、会話プログラムに「人工知能 (AI) 」の機能を加えたものです。今後さまざまな発展が考えられ、ビジネスチャンスも広がってきています。チャットボットの導入事例やサービス・アプリ、関係する企業の動きなど知っておきたいですよね。そこでチャットボットとは?という初学者の方から、現状を知りたいあなた、ビジネス応用したいあなたが、チャットボットの全体像をサクッと理解できるおすすめ本をご紹介します。
2019.02.04
おすすめ

「自然言語処理」を学びたい人におすすめの良書、10冊はこちらです

「自然言語処理」とは、コンピュータが言語を扱うようにするための技術の総称です。深層学習(ディープラーニング)の利用によって近年盛り上がっていて、ビジネスへの応用を考えている方も多いのではないでしょうか。そこで本記事では、自然言語処理を基礎を理解したいあなた、言語の分析方法を身につけたいあなた、ビジネス応用を実現したいあなたのために、自然言語処理とは?といった初学者向けのものから、様々な方法を網羅的に学べるもの、深層学習(ディープラーニング)を用いた自然言語処理の解説書など、自然言語処理を学ぶための良書、9冊+α ををご紹介します。
2019.02.17
おすすめ

「深層学習(ディープラーニング)」など機械学習の応用にも役立つ「計算論的神経科学」をサクッと学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【ニューロダイナミクス】

「ニューロダイナミクス」は、脳神経のニューロンネットワークのダイナミクスについての学問です。近年盛り上がっている深層学習(ディープラーニング)も、ニューロダイナミクスの一部として捉えることが可能です。認知科学、ロボティクス、生命科学など神経科学に関係する分野のあなたがシッカリと学べるだけでなく、数学や機械学習分野から深層学習を学んだあなたもニューラルネットワークについて幅広く学べる良書はこちらです
2018.02.24
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
2018.02.24
データ分析

「多変量解析」とは?多変量解析に入門したいあなたが最初に読んでおくとよい、おすすめ本はこちらです【多変量解析のはなし】

「多変量解析」とは、ヒトが一見して分からないような、複雑な現象の本質を浮かび上がらせてくれる手法群のことです。多変量解析を行うには、相関などの基本的な考え方とそれぞれの手法の長所短所を理解して使うことが重要です。多変量解析をやってみたいけどどう学んだらいいか迷っているあなた、一度学んだけど挫折したことのあるあなた、数式を使わずに理解できる、初学者でもわかりやすいおすすめ本がこちらになります
2019.02.03
クラスタリング

階層的クラスター分析の「ウォード法(Ward法)」とは?そのクラスタリング・アルゴリズムなど分かりやすくまとめました

大量のデータを類似したものにグループ分けしたいときには、「クラスター分析」が役に立ちます。基本的なクラスター分析の1つに「階層的クラスタリング」がありますが、その中でおすすめなの手法に「ウォード法(Ward Method)」があります。ウォード法では、偏差平方和(へんさへいほうわ)に基づいてクラスタリングしています。ウォード法ってなに?って方からウォード法の計算方法など、中身を理解して使いたいあなたのためにアルゴリズムなど、わかりやすくまとめました。
2019.01.31
おすすめ

「マーケティング」のための「分析」をサクッとできるようになりたい店長さんやエリアマネージャーさんにおすすめの良書7冊はこちらです

「マーケティング」に「分析」を活かせれば、業績向上やライバル他社との差別化をはかることができます。ひとことでマーケティングといっても、非常に幅広い内容を含んでいます。ここでは、店長さんやエリアマネージャーさんなどが、ご希望の成果をあげていくために必要な「マーケティング × 分析」の考え方や、実践方法などをサクッと学べる良書7冊+αをご紹介していきます。
2018.03.04
データ分析

「ロジスティック回帰分析」を学びたいあなたにおすすめの良書13冊はこちらです

「ロジスティック回帰分析」とは、ある現象の発生確率を、複数の因子の組み合わせとそれらの程度からモデル化する方法の1つです。ロジスティック回帰分析を実際にやってみたいあなたは、どうすればいいの? サクッと実行できるソフトにはどんなものがあるの?など思われるのではないでしょうか。本記事では、ロジスティック回帰分析を行えるソフトやフリーソフトも交えながら、おすすめの本をご紹介します。
2019.01.31
おすすめ

「数学」を働きながら、シッカリ・効率良く・つまづかずに学びたいあなた、こちらはいかがでしょうか【ものづくりの数学のすすめ】

企業の研究開発では、特定の範囲では収まらない事例が多数あります。異分野の内容を理解し総合的に活かすことが重要です。「数学」は企業の研究開発に横断的に活かせる叡智です。社会人だけど大学理学部数学科レベルの数学を独学で身につけたい、論文発表もしたい、そのためにアカデミックと企業でのものの考え方の違いなども知れたらいいな、と思われる方もおられるのではないでしょうか。数学との向き合い方、異分野のコミュニティでの振る舞い方、異分野の内容を吸収する際に気をつける点など、あらゆる分野で数学を吸収して実務にも活かしていきたいあなたはこちらをどうぞ
2019.02.07
Python

Pythonの基本文法から実践テクニックまでサクッと学びたいあなたはこちらをどうぞ【科学技術計算のためのPython入門】

「Python(パイソン)」は比較的記述がシンプルなのが特徴で、高度なライブラリをもつので、高機能なプログラムをサクッと構築しやすい言語です。科学技術計算の様々な分野で活用できるライブラリが豊富で、例えば近年盛り上がっている人工知能(機械学習、深層学習)のライブラリでは、TensorFlowやChainerなどが多くの方に使われています。数値計算、可視化、データ分析、科学技術計算、高速化など、お望みの機能を実現したいあなたおすすめのオールインワンのおすすめ本をご紹介します。
2018.08.17
おすすめ

「ロジスティック回帰分析」とは?分析例やオッズ比、重回帰分析との違いなどをサクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ

「ロジスティック回帰分析」とは、ある現象の発生確率を、複数の因子の組み合わせとそれらの程度からモデル化する方法の1つです。ロジスティック回帰分析とは?から、分析の具体例、結果を理解するためのオッズやオッズ比、重回帰分析との違いは?など、ロジスティック回帰分析の概要について、サクッと理解しておきたいあなたは、こちらはいかがでしょうか
2019.01.31
おすすめ

「因果関係」とは?ウソにだまされず、真実を見抜きたいあなた、こちらはいかがでしょうか【原因と結果の経済学】

因果関係とは、2つの事柄の関係で、どちらかが原因でどちらかが結果という関係がある状態のことです。世の中の情報には、因果関係のないものをあるように伝える、誇張やウソがあるのも事実です。これらのウソで損しないためには、情報の因果関係を見抜けることが役立ちます。因果関係初学者のあなた、因果関係の役に立つ豊富な具体例を知りたいあなた、基礎から飽きずに学びたいあなたはこちらをどうぞ
2018.10.07
SNS

Twitterでのマーケティングや広告、キャンペーンとそれらの費用など、ツイッターをビジネス活用したいあなたにおすすめの本はこちらです

Twitterをビジネス活用する企業が増えています Twitterはマス広告とは違い、ターゲットを絞ったマーケティングを行うことができます。 たとえ1000人のフォロワーでも、潜在顧客1000人への営業を、手軽に、簡単に、効率的に、無料で行うことができます。 ビジネスにツイッターを活用したい方も多いかと思いますが、 どう広告したらいいのか、マーケティングのやり方は?プロモーションやキャンペーンの費用はどのくらいかかるの? など、Twitterをビジネスに活かしたいあなたのために、役立つおすすめの本などをまとめました。
2018.08.07
人工知能

「機械学習」と「ディープラーニング(深層学習)」の違いとは?

さいきん「機械学習」を使って〜、「ディープラーニング(深層学習)」の活用で〜、といったニュースを目にする機会が増えたのではないでしょうか。機械学習やディープラーニング(深層学習)は、自動運転や画像診断など、様々な分野で応用されています。そんな中で、機械学習とは?ディープラーニング(深層学習)とは?機械学習とディープラーニング(深層学習)の違いとは?と疑問に思う方も多いのではないでしょうか。機械学習や深層学習の専門家と一緒にプロジェクトを円滑に進めたい、機械学習や深層学習を使って自分でなにか開発したい、自社でも機械学習や深層学習を使って業績を伸ばしたい!というあなた、機械学習と深層学習の違いを知って、業務に活かしたいあなた、こちらはいかがでしょうか
2018.08.29
おすすめ

「カーネル法」とは?「サポートベクターマシン」などの基礎となるカーネル法に入門したいあなたは、こちらはいかがでしょうか【カーネル多変量解析】

データ分析の手法というと重回帰分析までマスターしたよ、って方も多いのではないでしょうか。重回帰分析はとても有効な方法なのですが、複雑なデータを扱う時には万能なわけではありません。重回帰分析で限界を感じたあなたは「カーネル法」を試してみてはいかがでしょうか。 「カーネル法」とは?という方から、カーネル法の特徴や応用分野などを、サクッと理解したいあなたはこちらをどうぞ
2019.02.04