株式会社デジサク がお送りするプログラミング記事、 今回はAI(機械学習)について扱っていこうと思います。 ※ 無料セミナーも開催中なので、ぜひご覧になってみて下さい。 はじめに kaggleや学習サイトなど誰でも機械学習を学べる機会が増えてきました。 その反面、情報量が多すぎて全体感を掴めていない人が多いと感じています。 そこで、様々な参考書や記事で紹介されている機械学習で使用する手法を全公開しようと思います。 細かなコーディングはリンクを貼っておくので、そちらを参照されてください。 SNS でも色々な情報を発信しているので、記事を読んで良いなと感じて頂けたら Twitterアカウント「Saku731」 もフォロー頂けると嬉しいです。 機械学習の一連手順 まず、機械学習を習得するために必要なスキルは下記です。 実務の場では数段細かな作業が必要になりますが、最初は下記を勉強するだけで十分で
KH Coderの本（サポートページへ） 実例 クラスター分析 ※本当に分かりやすくて、それでいて大切なことがきちんと書いてある本 クラスター分析とその応用 ※もう一歩高度な内容へ パソコン多次元尺度構成法 ※Kruskalの非計量多次元尺度法について比較的読みやすい解説あり Applied Multidimensional Scaling ※「よくある間違い」だけでも読んでおけば役立つかも。 対応分析入門 原理から応用まで ※対応分析（コレスポンデンス分析）を主にあつかう数少ない和書 Correspondence Analysis in Practice 2nd Ed. ※対応分析を詳しく知りたい方へ ネットワーク分析 ※読みやすい入門書 ネットワーク分析 第2版 ※Rを使った実践なので、KH Coderの共起ネットワークのカスタマイズにも Self-Organizing Maps 3r
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