データサイエンティストもしくは機械学習エンジニアを目指すならお薦めの初級者向け6冊＆中級者向け15冊（2017年春版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Photo credit: https://pixabay.com/en/books-door-entrance-italy-colors-1655783/) この記事は一昨年のこの書籍紹介記事のアップデート版です。 相変わらず毎月のように新刊書が出続けるデータ分析業界ですが、良い本が増え続けてきたせいでついに初級者向けは6冊、中級者向けは何と15冊にまで膨れ上がってしまいました（汗）。ともあれ、自分のところにアフィリエイトの類は一銭も入らないにもかかわらず*1懲りずに書籍紹介をやろうと思います。 あ、最初に断っておきますが僕の知識レベルは極めて適当なので、極めていい加減なことを書いている可能性があります。また最初に読んでから時間が経っていて記憶があやふやなせいで、内容に関する記述が不正確な書評が混じっている可能性もあります。誤っているところやおかしいところがあったらバンバン突っ込んでく
世界を代表する8人の旬なトップ機械学習研究者たち (2017年上半期版) - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部の久保です。 最近行ったライブはAimerのAcoustic Live Tour 2017です。 早いもので2017年も3月になりましたが、機械学習分野は相変わらずとてもホットな分野です。 去年はAI、人工知能という言葉がディープラーニングとともにバズワードになり、その傾向は尚も続いています。 その流行の元となったのが機械学習なわけですが、今その最先端ではどういう人がどのような研究をしているのかをかなりざっくりと見ていきたいと思います。 調査方法は2013年に同様のことを行ったとき qiita.com と同じく、NIPSとICMLという機械学習の代表的国際会議の過去3年分を対象とし、1st authorの重要度をそれ以外の著者よりも重くしてスコアづけしました。具体的には複数人の著者がいる場合は1st authorを0.8として、残りの0.2を他の著者に分配、1人の場合は1として
実務の現場においてモデリング（統計学的・機械学習的問わず）を行う上での注意点を挙げてみる - 六本木で働くデータサイエンティストのブログ
気が付いたら僕がデータ分析業界に身を置くようになってそろそろ5年近くになるんですね*1。この5年間の間に色々勉強したり業界内で見聞してきた経験をもとに、「実務の現場においてモデリングを行う上での注意点」についてだらだらと書いてみようと思います。 と言うのも、色々な現場で様々なモデリング（統計学的にせよ機械学習的にせよ）が行われていることが伝わってくるようになった一方で、ともすれば「え？こんな基礎的なポイントも守ってないの？」みたいなとんでもないモデリングがまかり通る現場があると愚痴る声を業界内で聞くことが少なくないので。自戒の意も込めて重要なポイントを備忘録としてブログ記事にまとめておくのも有益かなと思った次第です。 この記事では手法選択（線形・一般化線形・ベイズ＋MCMC・識別関数・識別モデル・生成モデル・樹木モデル・Deep Learning etc.）の話題は割愛しました。一般に、モ
独学で機械学習を勉強したい人のための勉強本決定版か？「Python機械学習プログラミング」が良い感じ - データの境界
4月から予約開始してようやく先日届いたpythonの機械学習本 Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 (impress top gear) 作者: Sebastian Raschka,株式会社クイープ,福島真太朗 出版社/メーカー: インプレス 発売日: 2016/06/30 メディア: 単行本（ソフトカバー） この商品を含むブログを見る 宣伝文句としては、 原著『Python Machine Learning』は米国Amazon.comでベストセラー! 3つのカテゴリーで首位(2016/5/24時点) Data Modeling & Design/Data Processing/Neural Networks とのことだったので非常に楽しみにしていたのですが、土日にパラパラと読んだところ期待通りの良い勉強本だと感じました。本国amazonのベスト
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いま、世界の大企業は「AI人材」を食い尽くそうとしている
PythonとRによるデータ分析環境の構築と機械学習によるデータ認識
