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機械学習教本 柴原 一友(著/文) - 森北出版
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機械学習教本 (キカイガクシュウキョウホン)

コンピュータ
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発行:森北出版
菊判
240ページ
定価 3,200円+税
ISBN
978-4-627-85451-2   COPY
ISBN 13
9784627854512   COPY
ISBN 10h
4-627-85451-X   COPY
ISBN 10
462785451X   COPY
出版者記号
627   COPY
Cコード
C3004  
3:専門 0:単行本 04:情報科学
出版社在庫情報
不明
初版年月日
2019年11月
書店発売日
登録日
2019年9月10日
最終更新日
2019年9月10日
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紹介

「機械学習のしくみを理解して,学習手法を適切に選んで使いこなせるようになりたい」
「でも,忙しくて数式だらけの本を読む余裕がない」
…という方へ!

本書では,機械学習を使いこなすのに必要な考え方やしくみを,数式にはあまり踏み込まず,言葉とイメージでていねいに解き明かしています.

まずは,第1章と第2章で機械学習の全体を俯瞰します.
データ解析の一連のプロセスや,手法の特徴や性質の違いなど,エンジニアに必要な広い視野で機械学習をとらえます.

第3章以降では,回帰分析/ディープラーニング/ベイズ理論/決定木学習など,個々の学習手法の考え方とモデルのしくみを以下の構成で解説します.

【発想】
そこで紹介する学習手法がどのようなアイデアに基づいているのかを概観します.

【モデル】
アイデアがどのようにモデルに落とし込まれているのか,その理論について詳しく解説します.

【実装】
Rによる簡単な実装例で,その技術が自分の道具として扱えることを体感してもらいます.

【発展的な話題】
いくつかの章では,高度で専門的な話題も紹介しています:CNN,深層生成(第5章 ディープラーニング)/アンサンブル学習(第8章 決定木学習)/LDA(第10章 クラスター分析)など

目次

1 機械学習序論
2 データマイニングの基本
3 回帰分析
4 ニューラルネットワーク
5 ディープラーニング
6 サポートベクターマシン
7 ベイズ理論
8 決定木学習
9 勾配ブースティング
10 クラスター分析
11 主成分分析

著者プロフィール

柴原 一友  (シバハラカズトモ)  (著/文

テンソル・コンサルティング株式会社 工博(情報工学)

築地 毅  (ツキジツヨシ)  (著/文

テンソル・コンサルティング株式会社

古宮 嘉那子  (コミヤカナコ)  (著/文

茨城大学 博(工)

宮武孝尚  (ミヤタケタカヒサ)  (著/文

テンソル・コンサルティング株式会社 博(工)

小谷 善行  (コタニヨシユキ)  (著/文

東京農工大学 名誉教授 工博

上記内容は本書刊行時のものです。