科学技術と共に歩む

機械学習のための数学

• 飯塚 秀明 明大教授 著

機械学習を理解するためには「数学」が必要である。本書では，理工系の大学2年生程度の知識をもつ人を想定し，機械学習関連の論文を読み解くために必要となる数学を学ぶことができる構成となっている。

機械学習と回路 - 脳回路の実現に向けて -

• 田中 衞 上智大名誉教授 著
• 西尾 芳文 徳島大教授 著
• 丹治 裕一 香川大教授 著
• 関屋 大雄 千葉大教授 著
• 萬代 雅希 上智大教授 著

低資源・低消費電力で注目される，アナログ回路を用いた機械学習について，基礎的な回路理論から解説。同分野で長年研究を続けてきた著者らが，「回路は工学の言語である」の理念のもと，アナログ回路を用いた脳回路の実現を目指す。

基礎から学ぶ推薦システム - 情報技術で嗜好を予測する -

• 奥 健太 龍谷大講師 著

「この商品を買った人はこんな商品も買っています」よくWeb上で見かけるこのような機能を支える「推薦システム」技術を，その基礎から評価方法に至るまで，学部の低年次に学ぶ数学知識で理解できるようわかりやすく解説した一冊。

音響テクノロジーシリーズ 24

機械学習による音声認識

• 日本音響学会 編
• 久保 陽太郎 Google, Research Scientist 著

スマートスピーカなど音声認識を利用した情報家電が身近になってきている。ほぼ人間と同精度での認識が可能になった今，人間を超える認識精度への期待にこたえるために，最新の機械学習技術を学ぶテキストである。

作って学ぶニューラルネットワーク - 機械学習の基礎から追加学習まで -

• 山内 康一郎 中部大教授 著

Pythonによるプログラミングを行いつつ人工知能、機械学習の仕組みを学ぶ。新しい技術である「追加学習」のやさしい解説を通して、現在の機械学習が抱える問題点・限界を示し、読者により深い理解をもたらすことを目指す。

シリーズ 情報科学における確率モデル 2

ボルツマンマシン

• 恐神 貴行 IBM東京基礎研究所 著

本書は，人工ニューラルネットワークの一つであるボルツマンマシンについて，その基本的な理論から学習方法そして機械学習や強化学習への用い方について直観的に理解できるように解説をした。

Pythonで体験する 深層学習 - Caffe，Theano，Chainer，TensorFlow -

• 浅川 伸一 東京女子大助手 著

Pythonベースの深層学習フレームワークであるCaffe，Theano，Chainer，TensorFlowを紹介し，実際に動作するモデルとその理論であるCNNとLSTMを画像認識と自然言語処理を題材にして解説。

自然言語処理シリーズ 8

トピックモデルによる統計的潜在意味解析

• 奥村 学 東工大教授 監修
• 佐藤 一誠 東大講師 著

大量のデータの背後にある潜在的な情報を抽出する技術として，トピックモデルと呼ばれる統計モデルの研究が近年注目を集めている。本書はこれについて，言語処理という具体的な問題に対して，その理論と応用をわかりやすく解説する。

入門 機械学習による異常検知 - Rによる実践ガイド -

• 井手 剛 IBM ワトソン研究所 著

機械学習技術を使って異常検知をやってみたい人のための実用ガイドである。異常検知にかかわる技術の断片をただ羅列せず，実問題を解く上でぶつかる困難に立ち向かうための方法を体系的に解説している。

入門　パターン認識と機械学習

• 後藤 正幸 早大教授 著
• 小林 学 早大教授 著

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。

自然言語処理シリーズ 1

言語処理のための 機械学習入門

• 奥村 学 東工大教授 監修
• 高村 大也 東工大准教授 著

自然言語処理における機械学習の利用について理解するため，その基礎的な考え方を伝えることを目的としている。広大な同分野の中から厳選された必須知識が記述されており，論文や解説書を手に取る前にぜひ目を通したい一冊である。