学べる書籍

社会への影響から実装・運用まで。出版社の紹介と目次、書誌情報を整理。

掲載一覧 2 / 4ページ。19〜36件目。

公式情報に基づく紹介。順位・点数評価なし。各項目から確認日・機能・利用条件と出典へ進めます。

セキュリティエンジニアのための機械学習｜オライリー・ジャパン：フィッシングやマルウェアの検知、データ作成、異常検知に加え、機械学習自体への攻撃も扱う書籍。

ゼロから作るDeep Learning｜オライリー・ジャパン：Pythonからニューラルネットワークの学習へ進み、誤差逆伝播、学習手法、畳み込みの実装を学ぶ書籍。

ゼロから作るDeep Learning ❷｜オライリー・ジャパン：単語の表現からword2vec、RNN、文章生成、Attentionへ進み、自然言語を扱うネットワークを学ぶ書籍。

ゼロから作るDeep Learning ❸｜オライリー・ジャパン：変数と関数の計算、逆伝播、高階微分を順に実装し、ニューラルネットワークを支える仕組みを組み立てる書籍。

ゼロから作るDeep Learning ❹｜オライリー・ジャパン：バンディットとマルコフ決定過程から、動的計画、TD法、Q学習、DQN、方策勾配へ進む強化学習の書籍。

ゼロから作るDeep Learning ❺｜オライリー・ジャパン：確率分布と最尤推定からVAE・拡散モデルへ進み、数式と実装を通して生成モデルの構成を学ぶ書籍。

ゼロから作るDeep Learning ❻ — LLM編｜オライリー・ジャパン：トークナイザ、モデル、学習を段階的に実装し、言語モデルの構成と学習処理を理解する書籍。

バイブコーディングを超えて｜オライリー・ジャパン：AIを使った試作と開発における指示、コードの理解・レビュー、品質、保守、倫理、開発エージェントを扱う書籍。

メタデータ管理入門｜オライリー・ジャパン：IT・データ・情報・知識の管理を横断し、メタデータの関連づけとデータを発見するチームの構成を扱う書籍。

ローコードAI｜オライリー・ジャパン：AutoML、BigQuery ML、Pythonによるモデルを用い、売上予測や不正検知を題材にデータから予測を作る書籍。

機械学習エンジニアのためのTransformers｜オライリー・ジャパン：Transformersによる分類、生成、要約、質問応答、速度の調整、少量データの学習と事前学習を扱う書籍。

機械学習システムデザイン｜オライリー・ジャパン：学習データ、特徴量、モデルの配置、分布変化の監視、継続学習をつなぎ、機械学習システムを設計する書籍。

機械学習デザインパターン｜オライリー・ジャパン：データ・問題・学習・運用の設計パターンを整理し、再現性や責任あるAIとのつながりを扱う書籍。

機械学習による検索ランキング改善ガイド｜オライリー・ジャパン：検索システムの基本からランキングモデルの学習、負荷試験、A/Bテストまで、検索品質を改善する工程を扱う書籍。

機械学習による実用アプリケーション構築｜オライリー・ジャパン：製品の目的を機械学習の課題に変換し、データ取得、学習とデバッグ、配置、保護、更新までを扱う書籍。

機械学習のための特徴量エンジニアリング｜オライリー・ジャパン：数値・文章・カテゴリの表現、重み付け、次元削減、特徴の自動作成を扱い、推薦への利用も学ぶ書籍。

高リスク分野のための機械学習｜オライリー・ジャパン：説明可能性、性能検証、バイアス、攻撃への備えを扱い、モデルのデバッグやレッドチーム演習にも進む書籍。

仕事ではじめる機械学習第2版｜オライリー・ジャパン：業務上の問いから機械学習の評価・組み込み・継続学習へ進み、効果検証や解釈、広告への応用も扱う書籍。

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