ITエンジニア・メタバース・季節絵本おすすめ集

今回はITエンジニア必見の本やメタバース関連、季節感あふれる絵本など、おすすめの書籍を厳選してご紹介します!
『ITエンジニア残業ゼロの働き方 = How to work with zero overtime for IT engineers : 現場で本当に使えた仕事効率化の法則95』

作者 | 田中,聡,エンジニア |
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価格 | 不明 |
発売元 | 技術評論社 |
発売日 | 2022年03月 |
『ITエンジニアのための【業務知識】がわかる本 第5版』

作者 | 三好 康之/ITのプロ46 |
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価格 | 2554円 + 税 |
発売元 | 翔泳社 |
発売日 | 2018年12月21日 |
『[改訂新版]ITエンジニアのための機械学習理論入門』
![[改訂新版]ITエンジニアのための機械学習理論入門の表紙](https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/book/cabinet/2331/9784297122331_1_2.jpg?_ex=325x325)
機械学習を基礎から理論的に学びたい、そんなITエンジニアに向けて執筆された本です。初版から約5年が経過し、全面カラー化して「改訂新版」としました。Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに刷新、これまで5回にわたる重版で修正した内容に加え、最新の書き下ろし修正でアップデートしました。初版から内容は古びておらず、逆に、機械学習を学ぶうえで重要な理論がほぼカバーされていますので、まさに入門の定番書になりました。カラー化によりグラフも見やすくなり、理解が進むのもお勧めするポイントです。
■第1章 データサイエンスと機械学習
1.1 ビジネスにおけるデータサイエンスの役割
1.2 機械学習アルゴリズムの分類
1.3 本書で使用する例題
1.4 サンプルコード実行環境の準備
■第2章 最小二乗法:機械学習理論の第一歩
2.1 多項式近似と最小二乗法による推定
2.2 オーバーフィッティングの検出
2.3 付録 - ヘッセ行列の性質
■第3章 最尤推定法:確率を用いた推定理論
3.1 確率モデルの利用
3.2 単純化した例による解説
3.3 付録 - 標本平均/標本分散の一致性と不偏性
■第4章 パーセプトロン:分類アルゴリズムの基礎
4.1 確率的勾配降下法のアルゴリズム
4.2 パーセプトロンの幾何学的な解釈
■第5章 ロジスティック回帰とROC 曲線:分類アルゴリズムの
評価方法
5.1 分類問題への最尤推定法の応用
5.2 ROC 曲線による分類アルゴリズムの評価
5.3 付録 - IRLS法の導出
■第6章 k平均法:教師なし学習モデルの基礎
6.1 k平均法によるクラスタリングと応用例
6.2 怠惰学習モデルとしてのk近傍法
■第7章 EMアルゴリズム:最尤推定法による教師なし学習
7.1 ベルヌーイ分布を用いた最尤推定法
7.2 混合分布を用いた最尤推定法
■第8章 ベイズ推定:データを元に「確信」を高める手法
8.1 ベイズ推定モデルとベイズの定理
8.2 ベイズ推定の回帰分析への応用
作者 | 中井悦司 |
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価格 | 2948円 + 税 |
発売元 | 技術評論社 |
発売日 | 2021年07月17日 |
これらの本が皆さんの知識を深め、新しい視点やインスピレーションをもたらすことを心より願っています。それぞれの分野で役立つ情報や魅力的なストーリーが満載ですので、自分の興味やキャリアに合った一冊を見つけて、ぜひ読書の時間を楽しんでください。読書を通じて新たな発見や成長のきっかけになることを期待しています。また、日々の生活や仕事に活かせるヒントがきっと見つかるはずです。皆さんの読書ライフが豊かになるお手伝いができれば幸いです。これからも幅広いジャンルから選りすぐりの書籍を紹介していきますので、引き続きお楽しみください。
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