機械学習 学術誌と国際学会

機械学習

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学術誌と国際学会

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参考文献

  • Christopher M. Bishop (2006). Pattern Recognition And Machine Learning. Springer-Verlag. ISBN 978-0387310732  (中上級の教科書) →サポートページ(ここから、第8章 "Graphical Models" をpdf形式で入手可能)
  • 本橋, 洋介 (2018/2/15). 人工知能システムのプロジェクトがわかる本 企画・開発から運用・保守まで (AI & TECHNOLOGY). 翔泳社. ASIN B078JMLVR2. ISBN 978-4798154053 
  • Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville 翻訳:黒滝紘生, 河野慎, 味曽野雅史, 保住純, 野中尚輝, 冨山翔司, 角田貴大, 監訳:岩澤有祐, 鈴木雅大, 中山浩太郎, 松尾豊訳 (2018/8/27). 深層学習(kindle版). ドワンゴ. ASIN B07GQV1X76 
  • 著者:Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome Friedman, 翻訳:杉山 将 , 井手 剛 , 神嶌 敏弘 , 栗田 多喜夫 , 前田 英作 , 井尻 善久 , 岩田 具治 , 金森 敬文 , 兼村 厚範 , 烏山 昌幸 , 河原 吉伸 , 木村 昭悟 , 小西 嘉典 , 酒井 智弥 , 鈴木 大慈 , 竹内 一郎 , 玉木 徹 , 出口 大輔 , 冨岡 亮太 , 波部 斉 , 前田 新一 , 持橋 大地 , 山田 誠 (2014/6/25). 統計的学習の基礎 ―データマイニング・推論・予測. 共立出版. ISBN 978-4320123625 
  • 瀧 雅人 (2017/10/21). これならわかる深層学習入門. KS情報科学専門書 機械学習スタートアップシリーズ. 講談社. ISBN 978-4061538283 
  • 金森 敬文 (2015/8/8). 統計的学習理論. KS情報科学専門書 機械学習スタートアップシリーズ. 講談社. ISBN 978-4061529052 
  • 有賀 康顕、中山 心太、西林 孝『仕事ではじめる機械学習』株式会社オライリー・ジャパン、2018年1月15日。ISBN 978-4-87311-825-3

Further reading


注釈

  1. ^ Machine learning and pattern recognition "can be viewed as two facets of the same field."[3]:vii
  2. ^ 人間の専門家が訓練例にラベル付けすることで提供されることが多いのでラベルとも呼ばれる。
  3. ^ 典型的には、p(x,y)に従って独立にDの各データを選ぶが、Dをどのような確率分布から選んだかによらず、定理は証明できる

出典

  1. ^ Machine Learning textbook”. www.cs.cmu.edu. 2020年5月28日閲覧。
  2. ^ Harnad, Stevan (2008), “The Annotation Game: On Turing (1950) on Computing, Machinery, and Intelligence”, in Epstein, Robert; Peters, Grace, The Turing Test Sourcebook: Philosophical and Methodological Issues in the Quest for the Thinking Computer, Kluwer, pp. 23–66, ISBN 9781402067082, http://eprints.ecs.soton.ac.uk/12954/ 
  3. ^ #bishop2006
  4. ^ Friedman, Jerome H. (1998). “Data Mining and Statistics: What's the connection?”. Computing Science and Statistics 29 (1): 3–9. 
  5. ^ Samuel, Arthur (1959). “Some Studies in Machine Learning Using the Game of Checkers”. IBM Journal of Research and Development 3 (3): 210–229. doi:10.1147/rd.33.0210. 
  6. ^ Mitchell, T. (1997). Machine Learning. McGraw Hill. pp. 2. ISBN 978-0-07-042807-2 
  7. ^ a b #瀧 p.20.
  8. ^ a b c d e f #ESL p11-12
  9. ^ a b #GBC 5.1.3節
  10. ^ #金森 p.3.
  11. ^ #瀧 p.8.
  12. ^ a b #瀧 p.36.
  13. ^ #瀧 p.30.
  14. ^ Lecture 12: Bias-Variance Tradeoff”. CS4780/CS5780: Machine Learning for Intelligent Systems [FALL 2018]. コーネル大学. 2020年11月10日閲覧。
  15. ^ #金森 p.13.
  16. ^ #金森 p.9.
  17. ^ a b #ESL p22-23
  18. ^ a b c d e f #ESL p559-561
  19. ^ Bishop, C. M. (2006), Pattern Recognition and Machine Learning, Springer, ISBN 978-0-387-31073-2 
  20. ^ 統計的学習理論, 金森敬文, 機械学習プロフェッショナルシリーズ, 講談社, 2015, ISBN 9784061529052
  21. ^ "統計的機械学習理論と ボルツマン機械学習" 安田 宗樹. 山形大学
  22. ^ 上田. "統計的機械学習入門" NII. https://www.youtube.com/watch?v=wqb3k22toFY&t=478
  23. ^ Yoshua Bengio (2009). Learning Deep Architectures for AI. Now Publishers Inc.. p. 1–3. ISBN 978-1-60198-294-0. http://books.google.com/books?id=cq5ewg7FniMC&pg=PA3 
  24. ^ : Pragmatic Chaos
  25. ^ "BelKor Home Page" research.att.com
  26. ^ a b c #本橋2018 1.3章「人工知能の利用用途」「人工知能の3つの役割」の冒頭付近。
  27. ^ a b c d e #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-4「画像認識の具体例」
  28. ^ a b c #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-5「音声入力の具体例」
  29. ^ a b c #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-6「文章解析・文章認識の具体例」
  30. ^ a b c #本橋2018 1.4章「認識の具体例」図1-7「異常検知の具体例」
  31. ^ #本橋2018 1.5章 「分析とは?」冒頭
  32. ^ a b c d e #本橋2018 1.5章「分析の具体例」図1-8「数値の予測の具体例」
  33. ^ a b c d #本橋2018 1.5章「分析の具体例」図1-9「イベントの発生の予測の具体例」
  34. ^ a b c d e #本橋2018 1.6章「対処の具体例」図1-10「行動の最適化の具体例」
  35. ^ a b c #本橋2018 1.6章「対処の具体例」図1-12「作業の具体化の具体例」
  36. ^ a b c #本橋2018 1.6章「対処の具体例」図1-13「表現の生成の具体例」
  37. ^ : DataRobot
  38. ^ DataRobot: https://www.datarobot.com






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