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※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

イラストを使って初心者にわかりやすく解説!!


　現在扱われている各種機械学習の根幹とされる「ボルツマン機械学習」を中心に、機械学習を基礎から専門外の人でも普通に理解できるように解説し、最終的には深層学習の実装ができるようになるまでを目指しました。
さらに機械学習の本では、当たり前になってしまっている表現や言葉、それが意味していることを、この本ではさらにときほぐして解説しています。

量子コンピュータで変わる世界はもう目の前に！
「量子コンピュータのもたらす未来を見たい方へ」
メルカリ代表取締役会長兼CEO　山田進太郎

最近、ニュースでよく聞くようになった量子コンピュータ。「人工知能の先は量子コンピュータを使った量子人工知能だ」とGoogleはいいます。

でも、量子コンピュータって何だろう？　世の中で何が起ころうとしているんだろう？

本書は文系理系問わず、そんな疑問をお持ちの方に量子コンピュータと社会の接点をお伝えします。

量子コンピュータと聞くと、なんとなく専門的な知識が必要なこと、まだまだ先のことと身構えてしまいます。
ですが、実は現在さまざまな企業が身を乗り出して新しく研究開発を進めています。
皆さんにも馴染み深いところ、意外なところが名乗りを上げ、実業に結びついた新しい試みが始まっています。

本書では大学で基礎研究を進める視点と、企業で量子コンピュータを導入・利用することについて考える視点の両者から、量子コンピュータで見ることができる人類共通の夢を語ります。

量子コンピュータの時代はもう目の前。この本で、今日からあなたの行動が変わるかもしれません！

Part 1　量子コンピュータとは
Chapter 1　量子コンピュータはもう目の前に！？
Chapter 2　量子コンピュータは難しい？
・特別寄稿コラム　D-Wave Systems　Bo Ewald氏

Part 2　量子コンピュータで世界が変わる
Chapter 3　量子コンピュータで変わる車と工場の未来
・株式会社デンソー
Chapter 4　量子コンピュータで世界を変える企業が描く未来
・株式会社リクルートコミュニケーションズ
・京セラ株式会社・京セラコミュニケーションシステム株式会社
・株式会社メルカリ
・野村ホールディングス株式会社・野村アセットマネジメント株式会社
・LINE株式会社
・株式会社ディー・エヌ・エー（DeNA）
・株式会社みちのりホールディングス
・株式会社ナビタイムジャパン
・株式会社シナプスイノベーション
・株式会社Jij
Chapter 5　量子コンピュータと社会のこれから　―リーンスタートアップと共創が世界を変える―

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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

ストーリーでPythonと機械学習がわかる!!
『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』、『ベイズ推定入門　モデル選択からベイズ最適化まで』につづく、お妃さまシリーズの第3弾を刊行するものです。Pythonの学習を主軸としたものであり、機械学習を実践したくなった人、およびカジュアルでわかりやすいPython入門本を探している人をターゲットとします。Pythonのコードとコードの説明をイラストでわかりやすく解説します。現在注目されているGAN（敵対的生成ネットワーク）についても解説。

第1章　魔法の鏡との出会い
第2章　機械学習の発見
第3章　思い出のアヤメ
第4章　器用な鏡、不器用な小人
第5章　あなたは誰？顔認識システム
第6章　表情豊かな鏡に戻れ！

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※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

『機械学習入門―ボルツマン機械学習から深層学習まで―』の第2弾、ストーリーで難解なベイジアンネットワークまで理解できる!!
　ベイズ推定の理解にはかなり高度な数学的知識が必要で、数学が得意でない人は、条件付き確率あたりでくじけてしまいます。そこで本書は、解説を会話調にし、イラストを中心とした親しみやすいストーリー仕立て（童話のような欧風ファンタジー）とすることで、小説を読むようにベイズ推定で大事な「もしも」に備えた事前分布について始まり、結局どんな推定が良いのかを探す「モデル選択」、最新の技術であるベイズ的最適化まで読み通せる書籍とします。さらに、併せて機械学習との関連や最新の技術との関連についても解説します。

第1章　こんなところにベイズ推定
1－1　探し物は何ですか？
　Column　世の中はビッグデータ時代？
1－2　手がかりは大切に
　Column　最尤推定とベイズ推定
1－3　事後確率分布
　Column　事前分布の役割
1－4　ベイズの定理
　Column　統計的モデリング
1－5　同時確率と条件つき確率
　Column　確率なんて大っ嫌い
第2章　確率分布とベイズ推定
2－1　イノシシはどこにいる？
　Column　事前分布は人の勝手？
2－2　もっともらしい場所はどこ？
　Column　あらゆる可能性の追求
2－3　モデル選択
　Column　オッカムの剃刀
2－4　点推定と分布推定
　Column　汎化性能と一致性
第3章　機械学習とベイズ推定
3－1　正則化とベイズ推定
　Column　機械学習でもベイズ推定
3－2　統計科学と機械学習
　Column　ベイズ推測を利用した機械学習
3－3　正則なモデルと特異なモデル
　Column　勾配法の進化
3－4　データが足りない！
　Column　ニューラルネットワークの理解に向けて
3－5　過学習を防ぐ
　Column　未来を予測する詐欺に注意
第4章　不可能を可能にするベイズ推定
4－1　謎の少女との出会い
　Column　データ同化
4－2　第２の逆問題
　Column　連立方程式が研究の最前線？
4－3　どうやって方程式を解くの？
　Column　スパースモデリング
4－4　驚異の圧縮センシング
第5章　カーネル法とベイズ的最適化
5－1　困ったときのカーネル法
　Column　カーネル法と深層学習
5－2　リプリゼンター定理
　Column　リプリゼンター定理の言っていること
5－3　ノンパラメトリックモデルとパラメトリックモデル
　Column　スプライン補間とノンパラメトリックモデル
5－4　ガウス過程
　Column　全ては最適化
5－5　効率の良い計画を！ ベイズ的最適化
　Column　実験計画法
第6章　無限の可能性を考えるベイズ推定
6－1　大数の法則
　Column　僕らの体に眠る中心極限定理
6－2　ベイズ推定の真価
　Column　物理学の活躍
6－3　見えないものが見える！
その後の兵士さん（参考文献）
あとがき
索引