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技術書 · AI・機械学習・データ

AI・機械学習・データ 開発者注目度ランキング

これは売れ筋ランキングではありません。開発者がQiita・Zennで実際に言及した回数で並べています。 各項目の「◯記事が言及」がその根拠です。算出方法 ›

  1. [01]

    分析者のためのデータ解釈学入門　データの本質をとらえる技術

    cited by10詳細
  2. [02]

    ディープラーニングを支える技術 --「正解」を導くメカニズム［技術基礎］

    cited by8詳細
  3. [03]

    基礎から学ぶ統計学

    cited by6詳細
  4. [04]

    指標・特徴量の設計から始める データ可視化学入門 データを洞察につなげる技術

    cited by7詳細
  5. [05]

    日本統計学会公式認定　統計検定準1級対応　 統計学実践ワークブック

    cited by9詳細
  6. [06]

    AI・データ分析プロジェクトのすべて[ビジネス力×技術力＝価値創出]

    cited by6詳細
  8. [07]

    データ分析・AIを実務に活かす データドリブン思考

    cited by5詳細
  9. [08]

    パターン認識と機械学習　上

    cited by7詳細
  10. [09]

    Kaggleで勝つデータ分析の技術

    cited by17詳細
  11. [10]

    因果推論入門〜ミックステープ：基礎から現代的アプローチまで

    cited by6詳細
  12. [11]

    因果推論

    cited by5詳細
  13. [12]

    データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅

    cited by6詳細
  14. [13]

    因果推論の科学 「なぜ？」の問いにどう答えるか

    cited by5詳細
  15. [14]

    ゼロから作る Deep Learning ❹

    cited by5詳細
  16. [15]

    データ解析のための統計モデリング入門

    cited by4詳細
  17. [16]

    統計学入門

    cited by3詳細
  18. [17]

    AIエンジニアのための機械学習システムデザインパターン

    cited by6詳細
  19. [18]

    ディープラーニングを支える技術〈2〉 --ニューラルネットワーク最大の謎

    cited by7詳細
  20. [19]

    ゼロから作るDeep Learning

    cited by22詳細
  21. [20]

    実践Data　Scienceシリーズ　PythonではじめるKaggleスタートブック

    cited by5詳細
  22. [21]

    Python機械学習プログラミング PyTorch＆scikit-learn編

    cited by7詳細
  23. [22]

    パターン認識と機械学習　下

    cited by6詳細
  24. [23]

    機械学習システムデザイン

    cited by5詳細
  25. [24]

    データ視覚化のデザイン

    cited by4詳細
  26. [25]

    統計学のための数学入門30講

    cited by5詳細
  27. [26]

    データ分析者のためのPythonデータビジュアライゼーション入門 コードと連動してわかる可視化手法

    cited by6詳細
  28. [27]

    深層学習教科書 ディープラーニング G検定（ジェネラリスト）公式テキスト 第3版

    cited by8詳細
  29. [28]

    ［第3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

    cited by7詳細
  30. [29]

    妥協しないデータ分析のための微積分＋線形代数入門 定義と公式、その背景にある理由、考え方から使い方まで完全網羅！

    cited by5詳細
  31. [30]

    本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！

    cited by5詳細

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