「音源分離」の最新手法を解説した、中級者以上向けの実践的な技術書『Pythonで学ぶ音源分離』を8月24日に発売
「音源分離」の最新手法を解説した、中級者以上向けの実践的な技術書『Pythonで学ぶ音源分離』を8月24日に発売 インプレスグループでIT関連メディア事業を展開する株式会社インプレス（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：小川 亨）は、「音源分離」技術の基礎から実装までを解説した書籍『Pythonで学ぶ音源分離 機械学習実践シリーズ』を2020年8月24日（月）に発売いたします。 ■身近なものにも活用される技術「音源分離」の基礎と実装を解説する一冊 近年、AIスピーカをはじめとした、人が話した音声を理解する音声認識システムがさまざまな場面で使われています。一般的に音声認識システムは、1人の声を聞き取ることを想定しており、聞きたい声以外の音が入ってきたときには、聞きたい声を正確に聞き取ることが難しくなります。「音源分離」とはこのようにさまざまな音が混ざった中から、欲しい音だけを抽出する技術で
無料で拾える機械学習系の本のPDFまとめ - とある京大生の作業ログと日々の雑記
最近はツイッターでいろんな人に普段どんな感じで勉強してるのかということを聞かれるのですが、ぼくはだいたいネットでPDFを拾ってきて読んでます。 そこでぼくが今まで読んだ中で良さげな機械学習系の本のリンクをまとめておこうと思います。 ちなみに全て英語ですので日本語じゃないとやだ〜〜〜って泣いちゃう方はタブを閉じるか日本語訳を書店で探してきてください。 PRML (Pattern Recognition and Machine Learning) Pattern Recognition and Machine Learnng www.microsoft.com まず1冊目はみんな大好きPRML。 機械学習の本というよりかはベイズの本と言っていいようなお気持ちもあるのですが、基礎力として非常にいい本だと思います。 特にグラフィカルモデルの章はめちゃくちゃ読み応えあるので個人的には大好きな一冊。
未経験者から機械学習エンジニアになるために必要な知識と勉強法 - paiza times
Photo by Strelka Institute for Media, Architecture and Design 秋山です。 最近、機械学習の勉強をしている人や、機械学習に関連した研究開発の求人を探す人がすごく増えてきましたね。弊社のエンジニアにも機械学習を勉強中の人達が何人かいます。 ただ、「機械学習を勉強したいけど、難しすぎて何から手を付けたらいいのかよくわからない」という人も多いです。それなりに開発経験のあるエンジニアでもそうなので、経験の浅い人だと、なおさらかと思います。 機械学習と一言で言っても、実践するのに必要な知識の分野は多岐に渡ります。 そこで今回は、未経験者が機械学習エンジニアとして転職するにはどういった知識や勉強が必要なのかを書いていきます。 ■最低限必要な知識 ◆プログラミングスキルとライブラリを使える知識 Pythonには、Tensorflowやsciki
深層学習-近代科学社
電気羊の夢を見させるための第一歩！ 深層（多段層）ニューラルネットワークの構築は人工知能を模索する研究者にとっては、長年の課題であり夢でもあり、まさに研究対象でもあった。しかしただ単に多層化するだけでは、能力をうまく発揮することは出来なかった。近年、大きなブレークスルーがあり深層学習の手法を使うことにより、機械が自ら表現を学習出来ることが分かった。しかし、新しい手法でもあり、未解決な課題も多く存在している。 本書は、この分野の最先端の著者らが、人工知能学会誌に掲載した連載解説を、大幅に加筆再編したものである。今までの到達点、今後の課題が、具体的な研究成果と共に書かれている。深層学習の理論・応用を、自らの研究に取り込むことを考えている読者には、まさに必携必読の書籍である。 電子書籍¥3,500 小売希望価格（税別） Kindle 楽天kobo Apple Books 紀伊國屋書店 Googl
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