超実践 アンサンブル機械学習 [単行本]

超実践 アンサンブル機械学習 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  Ｐｙｔｈｏｎ言語プログラム多数掲載。機械学習の次のトレンドを体感！！

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第０章　機械学習の基礎と環境設定
  第１章　ビッグデータ解析と機械学習（ビッグデータ解析とは
  重回帰分析とは）
  第２章　機械学習（サポートベクトル回帰ＳＶＲ
  カーネルリッジ回帰ＫＲＲ
  ナイーブ・ベイズｓｋｌｅａｒｎ．ｎａｉｖｅ＿ｂａｙｅｓ機械学習
  決定木分類器ＤｅｃｉｓｉｏｎＴｒｅｅＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ
  近傍法
  確率的勾配降下法ＳＧＤＣｌａｓｓｉｆｉｅｒ
  ディープラーニングニューラルネットワークｋｅｒａｓ）
  第３章　アンサンブル機械学習（アダブースト（Ａｄａｂｏｏｓｔ）
  ランダムフォーレスト（ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ）
  エキストラツリー（ＥｘｔｒａＴｒｅｅ）
  エキストラツリーズ（ＥｘｔｒａＴｒｅｅｓ）
  グラディエントブースティング（ＧｒａｄｉｅｎｔＢｏｏｓｔｉｎｇ）
  バッギング（Ｂａｇｇｉｎｇ）
  多数決分類器（ＶｏｔｉｎｇＣｌａｓｓｆｉｅｒ））
  第４章　アンサンブル機械学習の応用事例（クレジットカードのデフォルトの学習
  赤ワインの品質を判別できる人工ソムリエ）
  第５章　ＯｐｅｎＣＶと畳み込みニューラルネットワーク（ＯｐｅｎＣＶと人工知能
  畳み込みニューラルネットワークで絵画を生成）

• 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）

  武藤 佳恭(タケフジ ヨシヤス)
  慶應義塾大学工学部電気工学科卒業（１９７８）、同大学院修士課程修了（１９８０）、同大学院博士課程修了（１９８３）。工学博士（１９８３）。南フロリダ大学コンピュータ学科助教授（１９８３‐１９８５）、南カロライナ大学コンピュータ工学科助教授（１９８５‐１９８８）、ケースウエスターンリザーブ大学電気工学科准教授（１９８８‐１９９６）、ｔｅｎｕｒｅｄ受賞（１９９２）、慶應義塾大学環境情報学部助教授（１９９２‐１９９７）、同教授（１９９７‐現在）

• 出版社からのコメント

  ポスト深層学習!! 次のトレンドは機械学習の“良いとこ取り”。実際にプログラムを動かしながら体感できる!!

• 内容紹介

  ポスト深層学習!!
  
  本書は、ポスト深層学習の最右翼として注目されている「アンサンブル機械学習」を具体的にプログラムを動かしながら、実践的に学ぶ事ができる。
  「アンサンブル機械学習」とは簡単に言えば、従来のいくつかの機械学習法の“良いとこ取り”である。その主な手法であるランダムフォーレスト、ブースティング、バギングなどについて、統計手法との絡みを含めて詳説する。おそらく、アンサンブル機械学習についての本邦初の解説書であろう。
  深層学習、機械学習、人工知能に関わる読者には、まさに必携必読の書である。

• 著者について

  武藤　佳恭 (タケフジ ヨシヤス)
  武藤 佳恭：慶應義塾大学・環境情報学部・教授・工学博士

超実践 アンサンブル機械学習 [単行本] の商品スペック