異常検知と変化検知(機械学習プロフェッショナルシリーズ) [全集叢書]

異常検知と変化検知(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）

  気になるところからするする読める。異常や変化を実際に検知する現実世界の分析者向け。アルゴリズムとその活用例を広範囲に紹介。考え方やモデルの「気持ち」を丁寧に解説。

• 目次

  第1章　異常検知・変化検知の基本的な考え方
  第2章　ホテリングのT2法による異常検知
  第3章　単純ベイズ法による異常検知
  第4章　近傍法による異常検知
  第5章　混合分布モデルによる逐次更新型異常検知
  第6章　サポートベクトルデータ記述法による異常検知
  第7章　方向データの異常検知
  第8章　ガウス過程回帰による異常検知
  第9章　部分空間法による変化検知
  第10章　疎構造学習による異常検知
  第11章　密度比推定による異常検知
  第12章　密度比推定による変化検知

• 出版社からのコメント

  事故、故障、不正、流行など、多くのデータから「変わり目」を知るのに必須の手法を体系的に解説。代表的手法をほぼ網羅した決定版。

• 内容紹介

  企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出す、あるいは変化の「兆し」を素早くつかむ必要がある人なら必読。するする読めて、ずっと使える1冊。現在知られている異常検知・変化検知の手法の大半をカバーした。
  
  
  企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出す、あるいは変化の「兆し」を素早くつかむ必要がある人なら必読。
  
  【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。
  
  
  第2期として、以下の4点を同時刊行！
  
  統計的学習理論 　 金森 敬文･著
  サポートベクトルマシン　　竹内 一郎／烏山 昌幸･著
  確率的最適化　　　　　　　 鈴木 大慈･著
  異常検知と変化検知　　　井手 剛／杉山 将･著
  
  第3期の刊行は2015年12月、第4期の刊行は2016年4月の予定。
  
  【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）

  井手 剛(イデ ツヨシ)
  博士（理学）。１９９３年東北大学工学部機械工学科卒業。２０００年東京大学大学院理学系研究科物理学専攻博士課程修了。現在、ＩＢＭ　Ｔ．Ｊ．ワトソン研究所シニア・テクニカル・スタッフ・メンバー
  
  杉山 将(スギヤマ マサシ)
  博士（工学）。１９９７年東京工業大学工学部情報工学科卒業。２００１年東京工業大学大学院情報理工学研究科計算工学専攻博士課程修了。現在、東京大学大学院新領域創成科学研究科教授

• 著者について

  井手 剛 (イデ ツヨシ)
  IBM T. J. Watson Research Center Research Staff Manager
  
  杉山 将 (スギヤマ マサシ)
  東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

異常検知と変化検知(機械学習プロフェッショナルシリーズ) の商品スペック