機械学習･ＡＩのスタートアップ方法

機械学習やＡＩのスタートアップ方法について、取り掛かりとして紹介されている書籍・サイトなどをまとめます。

なお、より詳細を知りたい方は下記の本をご覧ください。

機械学習エンジニアになりたい人のための本 AIを天職にする (AI&TECHNOLOGY)

■参考図書

/// 初級  ///

・人工知能は人間を超えるか　ディープラーニングの先にあるもの

　著者：松尾豊

人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの (角川EPUB選書)

・60分でわかる！機械学習＆ディープラーニング超入門

　著者：機械学習研究会、監修：安達章浩、青木健児 

60分でわかる! 機械学習&ディープラーニング 超入門 (60分でわかる! IT知識)

 ・データサイエンティスト養成読本　機械学習入門編

　著者：比戸将平、馬場雪乃、里洋平、戸嶋龍哉、得居誠也、福島真太朗、加藤公一、関喜史、阿部厳、熊崎宏樹 

データサイエンティスト養成読本 機械学習入門編 (Software Design plus)

/// 中級  ///

・ゼロから作るDeep learning -Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

　著者：斎藤康毅

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

・仕事ではじめる機会学習

　著者：有賀康顕、中山心太、西林孝

仕事ではじめる機械学習

・ゼロからはじめるデータサイエンス―Pythonで学ぶ基本と実践

　著者：Joel Grus、訳：菊池彰

ゼロからはじめるデータサイエンス ―Pythonで学ぶ基本と実践

 ・線形台数キャンパス・ゼミ改訂6

　著者：馬場敬之

1冊でマスター 大学の線形代数

/// 上級  ///

・はじめてのパターン認識

　著者：平井有三

はじめてのパターン認識

・第二版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

　著者:Sebastian Raschka、Vhid Mirjalili、訳：株式会社クイープ、監修：福島真太朗 

[第2版]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)

■ツール

・Tableau

https://www.tableau.com/

BIツール

・IBM Watson

https://www.ibm.com/watson/jp-ja/

 

■Learing

オンデマンドで学習する。

・Coursera

https://www.coursera.org/

・Udacity

https://www.udacity.com/course/deep-learning--ud730/

・fast.ai

http://www.fast.ai/

・Udemy

https://www.udemy.com/jp/

◆キカガク流】人工知能・機械学習　脱ブラックボックス講座（初級編、中級編）

https://www.udemy.com/kikagaku_blackbox_1/

◆実践Pythonデータサイエンス

https://www.udemy.com/python-jp/

・PyQ

https://pyq.jp/courses/1/

・Jupyter Notebook

http://jupyter.org/

・YouTube

◆Machine Learning 15minutes!

https://www.youtube.com/channel/UC24lruABcAwiTJAe-sD1Hew

◆全脳アーキテクチャ若手の会WBA FutureLeaders

https://www.youtube.com/channel/UC_fG5HjRkF4urW0ne-qiVcg

◆長岡技術科学大　自然言語処理研究室

https://www.youtube.com/user/jnlporg

 

■Twitter

・DLHacks

https://twitter.com/dl_hacks

・Sammy Suyama

https://twitter.com/sammy_suyama

・arXivTimes

https://twitter.com/arxivtimes

・piqcy

https://twitter.com/icoxfog417

・Shinya Yuki

https://twitter.com/shinyaelix

・Daisuke Okanohara

https://twitter.com/hillbig

・Ina Goodfellow

https://twitter.com/igoodfel

・hardmaru

https://twitter.com/hardmaru

・Ben Hamner

https://twitter.com/benhamner

・OpenAI

https://twitter.com/openai

 

■Webサイト

・Two Minute Papers

https://www.youtube.com/hannel/UCbfYPyITQ-7l4uopX8nvctg

・統計WEB ブログ

https://bellcurve.jp/statistics/blog/

・六本木で働くデータサイエンティストのブログ

https://tjo.hatenablog.com/

・DeepAge

https://deepage.net/blog/

・IMACEL Academy

https://lp-tech.net/

・HELLO CYBERNETICS

https://www.hellocybernetics.tech/

・マスログ

https://wakara.co.jp/mathlog

・作って遊ぶ機会学習。

http://machine-learning.hatenablog.com/

・Deep Learning 基礎講座演習コンテンツ

http://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/deep-learning基礎講座演習コンテンツ-公開ページ/

・Prefeered Research

https://research.preferred.jp/

 

■イベント管理サイト

イベントサイトを検索して、参加してみよう。

・connpass

https://connpass.com/

・Meetup

https://www.meetup.com/ja-jp/

・Doorkeeper

https://www.doorkeeper.jp/

・TECH PLAY

https://techplay.jp/

 

★代表的なコミュニティ

・Kaggle

https://www.kaggle.com/

 

■論文

最新の動向を知ろう

・arXig.org

https://arxiv.org

・人工知能学会論文誌

https://www.jstage.jst.go.jp/browse/tjsai/-char/ja/

・Deep Learning Weekly

https://digest.deeplearningweekly.com/

・Two Minutes Papers

https://www.youtube.com/channel/UCbfYPyTQ-7l4upoX8nvctg

・arXivTimes

https://arxivtimes.herokuapp.com/

 

■資格関連

・G検定：ジェネラリスト

http://www.jdla.org/business/cerfificate/

・E資格：エンジニア

http://www.jdla.org/business/certificate

・Python 3エンジニア認定基礎試験

https://www.pythonic-exam.com/exam/basic

・Python 3エンジニア認定データ分析試験

https://www.pythonic-exam.com/exam/analyist

・統計検定４級

http://www.toukei-kentei.jp/about/grade4/

・統計検定３級

http://www.toukei-kentei.jp/about/grade3/

・統計検定２級

http://www.toukei-kentei.jp/about/grade2/

・統計検定準１級

http://www.toukei-kentei.jp/about/grade1semi/

・統計検定１級

http://www.toukei-kentei.jp/about/grade1/

 

■代表的な機械学習ライブラリ

・scikit-learn

　Python オープンソース機械学習ライブラリ

　サンプルのデータセットが付属しているのですぐに利用利用できる。

・Chainer

　Preferred Networksが開発

　日本国内を中心として利用が広がっている。

　GPUを利用した高速な計算が可能

・TensorFlow

　Googleが開発

　世界トップシェア。日本のミットアップグループ3700人

　TensorFlow for Mobile やTensorFlow.jsなど使えるプラットフォームも広がっている。

・PyTorch

  FaceBookが開発

　英語圏のコミュニティが盛り上がっており、様々な要望や質問にも細かく答えてくれる