忙しいあなたの代わりに、史上最強の「良い本・良い暮らし」のご提案

1冊の本に出会うことで、人生が大きく変わることがあります。良い品物に出会ったことで幸せになれることもあります。とはいっても、多様な商品があふれる中で、より価値の高いものを選び出すのは大変です。そこでこのブログでは、忙しいあなたの代わりに、史上最強の「良い本・良いくらし」の提案をさせていただきます。

更新情報

「ベイジアンネットワーク」とは、知識を表現するための道具の1つでで、知識や物事の関係性を「確率」を使って 表現することができます。これを数学的な言い方をすると、「グラフ構造」をもつ「確率モデル」となります。ベイジアンネットワークを使いたいけど、既存ソフトを操作するだけでなく、理論的な基礎を身につけて、一歩踏み込んだ理解をしたいあなたはこちらはいかがでしょうか

ベイズ統計に基づいたモデリングは、正規分布以外の確率分布を使うことが、マルコフ連鎖モンテカルロ法によって、比較的手軽に汎用的に実現できます。しかし実際は、慣れない確率分布を扱うのには、ハードルがある方も多いのではないでしょうか。本書では豊富な応用例が示されており、例に習って自分のデータへの適用を助けてくれます。プレート表現(グラフィカルモデル)の使い方も説明されており、結果などをスッキリ表現することができ、プレゼンなどでも重宝するはずです。「ベイズ」と「モデリング」を手を動かしながらも理解でき、「結果の伝達」もサクッと学べる1冊はこちらです

「確率的グラフィカルモデル」とは、「ベイジアンネットワーク」や「マルコフネットワーク」を含んだ概念です。 「グラフィカルモデル」は、興味ある現象を確率的に表現し、それら同士の因果関係を、事前知識と実際に得られたデータから、ネットワーク構造としてモデル化することができます。 他の統計モデルと比べて、モデル構築の自由度が高いことなどのメリットがあります。 顧客の行動予測やゲノム解析でも活用されているグラフィカルモデルの全体像をサクッとつかみたい、効率的に知りたいところから身につけたいあなたにおすすめの本を紹介します。
『【確率的グラフィカルモデル】仕事の悩みを解決するベイジアンネットワークを、基礎から応用までサクッと俯瞰したいあなた、こちらはいかがでしょうか【目次あり】』の画像

最近とくに盛り上がっている「統計」は、多くの書籍が発売されています。 「人工知能」「機械学習」「データサイエンス」「ビッグデータ」などの技術は、 どれも「統計学」を基礎にしています。 人工知能や機械学習などデータサイエンスを使いこなすには、 統計学を理解することが大事です。 今回は、統計をはじめて学ぶ方、全体像をつかみたい方、世の中の応用例を知りたい方など、 わかりやすい入門本を紹介していきます!

「線形代数」は、数学だけでなく、物理・工学・経済学など、 さまざまな分野で必要になります。 線形代数は、形式的な計算や、理論・定理の証明など抽象的な内容が多く、 微積分と比べて、とっつきにくさを感じる方も多いのではないでしょうか。 今回は、線形代数の勉強を効率的に行い、「院試」などの試験対策を万全にするした方に、 使いやすいものを紹介します!

最近とくに盛り上がっている「人工知能」は、多くの書籍が発売されています 人工知能技術を理解するには、「線形代数」の知識が必要です。 今回は、線形代数をはじめて学ぶ方から、全体像をつかみたい方、しっかりと学びたい方へ、 わかりやすいものを紹介していきます!

TOEICをはじめて受験する方、600点を取りたい方だけでなく、すでに600点取った方も、TOEICのコツをつかんで、得点アップしてみませんか!? TOEIC定番のひっかけ問題を通じて、TOEICの全パートの「考え方」や「ノウハウ」「注意点・落とし穴」をサクッとチェック。短時間で得点力アップしたい方必見です!

線形代数の抽象性と実用性をうまく融合し両者をわかりやすく理解できる1冊のご紹介です。マサチューセッツ工科大学教授が教える線形代数の数学的基礎と応用です。物理・工学・統計・経済・生物学などの学生さん、線形代数を学びたい初学者・社会人の方にもオススメです。

「地図を捨てコンパスを頼りにすすめ」現代は変化が激しく目的地までの地図を描いている間に、地図が変わってしまう時代ということで、それを乗り越えるトヨタ自動車の生産方式をマサチューセッツ工科大学が体系化した方法論のご紹介です。製造業からソフトウェア開発だけでなく、ビジネスパーソンや投資家まで幅広く対象にしたのが本書です。とくに開発現場のエンジニアが「生き残るための意識改革の書」になるのではないでしょうか!?

ディープラーニング(深層学習・Deep Learning)とは、ニューラルネットワークを何層にも重ねた深い層を持つニューラルネットワークのことです。ディープラーニングの仕組みはどうなってるのか?なぜよい精度が出るのか?など、自分で実装しながら理論まで学べる1冊をご紹介します。フレームワークを使うだけでは物足りない方にもオススメです。
『結局「ディープラーニング」って中でなにしてるの?「必要な知識」を初心者でも効率的に学べ、「フレームワークなしで実装」し理解を深めれる、効率的な1冊はこちらです』の画像

自分の業務の改善に、データを活用したいけど、どうすればいいの? 他社の成功事例が自社では思うように効果がでなかった、どうして? データを活用して事業を有利に進めていけないだろうか? 日々こんな悩みを抱える方は多いのではないでしょうか。 今回はそんな悩みを解決する「方法論」が示された1冊をご紹介します。
『「データ」を活用して、経営戦略・人事・マーケティング・オペレーションを改善したい方、こちらはいかがでしょうか』の画像

「頭の中をスッキリ」させて、「いつでも頭脳明晰」でいたい!「ストレスを解消」して、ぐっすり眠って心を安定させたい。よい人間関係も築きたい!「ゆるぎない自信」をもってリーダーシップを発揮したい!が現実になったらうれしいですよね!実はこれ、今日紹介する1冊で

TOEICテストは、社会人の英語能力の評価指標の1つです。TOEICテストの点数は転職の際に履歴書に書けたりして、1つのスキルとみなされています。TOEICは、正式には「国際コミュニケーション英語能力テスト」のことで、ビジネスシーンで英語を使う能力を測るデファクトスタン
『TOEICテストのPart 5, Part 6「文法・語法」を瞬殺する「虎の巻」には、こちらをどうぞ』の画像

データサイエンスが応用されている分野を横断的に学べるシリーズの第3巻です。今回の特集は「統計的因果推論」です。まず「因果」という言葉ですが、国語辞典的な理解では、因果応報や因果律など、”原因”と”結果”から1文字ずつ取っているように、因果とは、原因と結果
『「統計的因果推論」の基礎から応用を俯瞰でき、各流儀を踏まえながら学べ、 その後の学びが加速する1冊、こちらはいかがでしょうか [岩波データサイエンス Vol.3]』の画像

--------------------------------------------------------------------------------------- なぜ、並行 / 並列化が必要なのか?----------------------------------------------------------------------------------------これまで、コンピュータの性能は、18ヶ月ごとに
『「並行プログラミング」を習得する上で必須となる知識を網羅し、 一般的な定石はもちろん、あまり知られていない達人技も学べるこちらはいかがでしょうか』の画像

アメリカでは、大統領選挙の真っ只中です。将来の大統領をどう選ぼうか?アメリカ国民は、「候補者の考え方」や「実施予定の政策」を知りたいと思っています。日本に住んでるのに関係ないよね?って思った方もおられるかもしれません。けれど、これから紹介する20個の課題
『「アメリカ大統領選挙」候補者に聞く、地球が抱えている「20の課題」。科学コミュニティからの質問状、中身はこちらです』の画像

自分には何かが足りない生き方を根本から見直したい生き方をどうやって学べばいいのかこういった悩みをもった方は、他人に言えないだけで、実は多いのではないでしょうか。 生き方は、誰が教えてくれるのでしょうか? 学校でも職場でもセミナーでも、誰も教えてくれないで
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どうすれば、人は幸せになれるのか?この答えは「愛される人生ではなく愛する人生を選ぶこと」です。しかし多くの人は、この劇薬のような教えを、全うすることができません。それは一体なぜなのか?本書は、前作「嫌われる勇気」に続く、勇気の二部作の第2弾です。幸せに生
『「アドラー心理学」の新しい古典の第2弾、「どうすれば人は幸せになれるのか?ほんとうの「自立」ほんとうの「愛」とは?幸せになる勇気とは?』の画像

脳は「何もしない」でも、勝手に疲れていくってホント?ホントなんです。脳は、車で言えば、常にエンジンがかかっている状態です。停車していても、エンジンは常にかかっています。脳も常に動いて、エネルギーを消費し、疲労は常に溜まっていきます。休んでも、なかなか「疲
『つねに最高のパフォーマンスを出したい、けれど「疲れが取れにくい」方、脳をスッキリ回復させる効率的な方法「マインドフルネス」「瞑想」を試してみてはいかがでしょうか』の画像

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現代は、コンピュータシステムやネットワーク技術の発展が相まって、膨大なデータを容易に収集できるようになっています。このビッグデータと、統計学的手法や機械学習を組み合わせると、これまで得られたなかった知見が得られる可能性があります。こういった手法では、 得ら
『「モデリング」したんだけど、「どう評価」したらいいの?モデル評価のための「情報量規準」をしっかり学べる1冊はこちらです』の画像

みなさんは、数学を身近に感じることはありますか?「数学」と言ったときに、よく使われる分類には、「純粋数学」「応用数学」(「科学技術への応用」)といったものがあります。 この分類の軸は、”私たちの日常への近さ” のように思います。数学を俯瞰したときに、1つの
『「統計的モデリング」や「データの情報通信」について、サクッと俯瞰して、多数の文献ガイドで専門書への足がかりを得たい方、こちらはいかがでしょうか』の画像

このところ、猫も杓子も「人工知能(AI)」な感じの世の中ですが、 いよいよ、私達の生活にも様々な側面から関係してきています。例えば、自動運転車。世界中のIT企業や自動車メーカーがしのぎを削っています。日本では、2020年の東京オリンピックまでに、という目標の
『「人工知能開発」の国内外での現状と課題や、「シンギュラリティ」についての最新の現状を、サクッと理解したい方、こちらはいかがでしょうか』の画像

「高校数学」と「大学数学」は違う!よく言われることですが、具体的にはどうすればいいのか?それに答えてくれる1冊を紹介します。大学で数学を専門に学ぼうとする、新入生向けに書かれた本ですが、事前に知っておくことで、数学をじっくり、かつ、スピーディに学べるよう
『大阪大学での講義から生まれた「大学数学」の学び方、学ぶ道具の使い方、用語の理解など、のちの「数学の勉強を加速」させたい方、こちらはいかがでしょうか』の画像

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