マスターアルゴリズム — 世界を再構築する「究極の機械学習」

• 原著：ペドロ・ドミンゴス
• 翻訳：神嶌 敏弘
• イラスト：六七質
• 出版社：講談社
• 発行日：2021-04-21
• ISBN：978-4062192231

本書は，ペドロ・ドミンゴス著『The Master Algorithm』の翻訳書で，近年の人工知能技術の進展を支える機械学習について述べたものです．この機械学習について，計算機科学や統計学の高度な知識を前提とせずに，その内側に踏み込んで仕組みを明らかにし，この技術の可能性と課題を論じます．

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AI事典 第3版

• 編集：中島 秀之，浅田 稔，橋田 浩一，松原 仁，山川 宏，栗原 聡，松尾 豊
• 出版社：近代科学社
• 発行日：2019-12-21
• ISBN：978-4764906044

人工知能に関する話題についての，やや読み物的な事典です．3.1節「機械学習の動向と深層学習の位置づけ」を執筆しました．

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人工知能学大事典

• 編集：人工知能学会
• 出版社：共立出版
• 発行日：2017-07-08
• ISBN：978-4320124202

人工知能関連する話題についてまとめた網羅的な事典です．以下の10項目を執筆しました：

• 第6章：転移学習，概念クラスタリング，クラスタリング，階層的クラスタリング，\(k\)平均法，部分空間クラスタリング，醜いアヒルの子の定理，機械学習・データマイニングツール
• 第17章：推薦システム，協調フィルタリング

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深層学習 — Deep Learning

• 監修：人工知能学会
• 著者：麻生 英樹，安田 宗樹，前田 新一，岡野原 大輔，岡谷 貴之，久保 陽太郎，ボレガラ・ダヌシカ
• 編集：神嶌 敏弘
• 出版社：近代科学社
• 発行日：2015-11-05
• ISBN：978-4764904873

本書は，2013年5月〜2014年7月の7回にわたる人工知能学会誌での連載解説「Deep Learning（深層学習）」に大幅な加筆を行い，索引などを追加して書籍としてまとめたものです．2015年時点での深層学習についてのほとんどの話題について解説しています．

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統計的学習の基礎 — データマイニング・推論・予測

• 原著：Trevor Hastie，Robert Tibshirani，Jerome Friedman
• 監訳：杉山 将，井手 剛，神嶌 敏弘，栗田 多喜夫，前田 英作
• 翻訳：井尻 善久，井手 剛，岩田 具治，金森 敬文，兼村 厚範，烏山 昌幸，河原 吉伸，木村 昭悟，小西 嘉典，酒井 智弥，鈴木 大慈，竹内 一郎，玉木 徹，出口 大輔，冨岡 亮太，波部 斉，前田 新一，持橋 大地，山田 誠
• 出版社：共立出版
• 発行日：2014-06-25
• ISBN：978-4320123625

本書は，2009年出版の“The Elements of Statistical Learning — Data Mining, Inference, and Prediction”の第2版の翻訳書です．
“Pattern Recognition and Machine Learning”がベイズ主義的な観点からの機械学習の教科書であるのに対し，こちらは頻度主義的な観点から機械学習を俯瞰する代表的な教科書です．加法的一般化線形モデルを中心に扱い，特に，正則化を用いた手法について詳しく知ることができます．

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パターン認識と機械学習 — ベイズ理論による統計的予測

• 原著：Christopher M. Bishop
• 監訳：元田 浩, 栗田 多喜夫, 樋口 知之, 松本 裕治, 村田 昇
• 翻訳：赤穂 昭太郎, 神嶌 敏弘, 杉山 将, 小野田 崇, 池田 和司, 鹿島 久嗣, 賀沢 秀人, 中島 伸一, 竹内 純一, 持橋 大地, 小山 聡, 井手 剛, 篠田 浩一, 山川 宏
• 上巻
  • 発刊日：2007-12-10
  • ISBN：978-4621061220
• 下巻
  • 発刊日：2008-07-01
  • ISBN：978-4621061244

本書は2006年出版の Christopher M. Bishop 著 “Pattern Recognition and Machine Learning” の翻訳書です．
コンピュータで制御される機器が増え，各種のセンサーデータの収集が容易になったためか，機械学習や統計的予測技術が応用される場面が年々増えているようです．ですが残念なことに，機械学習全体を見通せる本はありませんでした．そんなとき，ちょうどこの原書を見つけました．これは，基本の線形モデルから，複雑なグラフィカルモデルまでを明快に解説した本であると感じたため，本書の翻訳を思い立ちました．この本にあるような理論が無くてもアルゴリズムは使えるとのご批判はあるかとは思いますが，今まで動いていたものが動かなくなったとき，原理を知っていればいろいろ見当がつくかと思います．機械学習が初めての方には機械学習の全貌を把握するのに，それなりにご存知の方はリファレンスとしてお使い下さい．価格はちょっと高めですが，そのぶん，情報工学の学術書にもかかわらず，親しみやすくて分かりやすいカラーの図が満載です．

• 詳しくは 「パターン認識と機械学習 – ベイズ理論による統計的予測」サポートページ をご覧下さい．

Tokyo.SciPy

Tokyo.Scipy は科学技術計算・データ分析で Python を利用するための勉強会で2011年〜2014年の間に6回開催しました．
代表的なプログラミング言語の一つである Python には，科学技術計算・データ分析に有用な NumPy，SciPy，matplotlib，IPython，scikit-learn などのライブラリが多数開発されています．これらの利用に関する情報交換を行いました．

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機械学習の「朱鷺の杜Wiki」

朱鷺の杜Wiki は，機械学習に関連した，データマイニング，情報理論，計算論的学習理論，統計，統計物理についての情報交換の場です．これら機械学習関係の話題，リンク，関連事項，書籍・論文紹介などの情報をを扱います．

人工知能のやさしい説明「What’s AI」

人工知能のやさしい説明「What’s AI」 は人工知能とその研究について，専門家ではない方に向けて紹介するページです．人工知能学会の活動の一環として作成しました．