1.

図書
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1. グーグルに学ぶディープラーニング : 人工知能ブームの牽引役 : その仕組みをやさしく解説
日経ビッグデータ編
出版情報: [東京] : 日経BP社 , 東京 : 日経BPマーケティング (発売), 2017.1
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2.

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2. 進化計算 (ニューロエボリューション) と深層学習 (ディープラーニング) : 創発する知能
伊庭斉志著
出版情報: 東京 : オーム社, 2015.10
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3.

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3. 技術者のための確率統計学 : 大学の基礎数学を本気で学ぶ
中井悦司著
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2018.9
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4.

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4. Rによる機械学習 : 12のステップで理解するR言語と機械学習の基礎理論と実装手法
Brett Lantz著 ; 長尾高弘訳
出版情報: [東京] : 翔泳社, 2017.3
シリーズ名: Programmer's selection
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5.

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5. フリーライブラリで学ぶ機械学習入門
堅田洋資 [ほか] 著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2017.3
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6.

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6. 実践機械学習基盤開発Machine learning/データ分析
トップゲート [ほか] 著
出版情報: 東京 : 秀和システム, 2020.2
シリーズ名: Google Cloud Platform
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7.

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7. スパース推定100問with R
鈴木讓著
出版情報: 東京 : 共立出版, 2020.10
シリーズ名: 機械学習の数理100問シリーズ ; 3
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8.

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8. ビジネスデータサイエンスの教科書 : ビジネスを構造的に理解、近未来の手がかりを洗い出す
マット・タディ著 ; 上杉隼人, 井上毅郎訳
出版情報: 東京 : すばる舎, 2020.7
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9.

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9. 実践時系列解析 : 統計と機械学習による予測
Aileen Nielsen著 ; 山崎邦子, 山崎康宏訳
出版情報: 東京 : オライリー・ジャパン , 東京 : オーム社 (発売), 2021.9
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10.

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10. Excelでわかる機械学習超入門 : AIのモデルとアルゴリズムがわかる
涌井良幸, 涌井貞美著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2019.7
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