トピックモデル(機械学習プロフェッショナルシリーズ) [全集叢書]

トピックモデル(機械学習プロフェッショナルシリーズ) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  おそろしく親切、すさまじく丁寧。文書データにとどまらない活用の可能性が実感できる。統計の基礎から最新応用事例までがまとまった、待望の１冊。

• 目次

  シリーズの刊行にあたって
  はじめに
  第1章　確率の基礎
  第2章　ユニグラムモデル
  第3章　混合ユニグラムモデル
  第4章　トピックモデル
  第5章　トピックモデルの拡張：他の情報も利用する
  第6章　トピックモデルの拡張：トピックに構造を入れる
  第7章　文書以外のデータへの適用
  第8章　トピック数の推定
  付録A　　代表的な確率分布
  参考文献
  索引

• 出版社からのコメント

  データを「意味」のある情報としてとらえるための基礎技術。必要な確率論から応用事例までをコンパクトにまとめた。

• 内容紹介

  日々生成されるデータを「意味」のある情報としてとらえるための基礎技術を、その牽引役の1人が丁寧に解説した。離散確率分布の基礎から各種モデル、テキストデータにとどまらない応用事例までが1冊にまとまり、学びやすい。書籍初収録の例も豊富に含まれている。コンパクトでありながら、親切な記述なので、ついていける、読み通せる。
  
  
  離散確率分布の基本から、各種モデル、応用事例、今後の展開までが1冊で見通せる。日々生成されるデータはそのままでは意味を成さない。機械がデータの意味を発見できる背景、理論、応用がわかる。
  
  【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
  本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
  ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
  これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
  
  全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行！
  
  『機械学習のための確率と統計』杉山 将･著
  『深層学習』岡谷 貴之･著
  『オンライン機械学習』海野 裕也／岡野原 大輔／得居 誠也／徳永 拓之･著
  『トピックモデル』岩田 具治･著
  
  第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(＾o＾)/
  
  【シリーズ編者】
  杉山 将　東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）

  岩田 具治(イワタ トモハル)
  博士（情報学）。２００１年慶應義塾大学環境情報学部卒業。２００３年東京大学大学院総合文化研究科広域科学専攻修士課程修了。現在、ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所主任研究員（特別研究員）

• 著者について

  岩田 具治 (イワタ トモハル)
  NTT　コミュニケーション科学基礎研究所
  主任研究員（特別研究員）

トピックモデル(機械学習プロフェッショナルシリーズ) の商品スペック