機械学習教本 [単行本]

機械学習教本 [単行本] の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  機械学習を、使いこなす。そのために必要な考え方やしくみを、言葉とイメージでていねいに解説。Ｒによる実装例で、機械学習の「適切な」使い方を体験できる。

• 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

• 出版社からのコメント

  数式にはあまり踏み込まずに，言葉とイメージで機械学習のしくみをていねいに解説しています．

• 内容紹介

  「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

• 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）

  柴原 一友(シバハラ カズトモ)
  ２００７年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士（工学）。２００７年東京農工大学大学院工学府情報工学専攻特任助教。２００９年テンソル・コンサルティング株式会社入社
  
  築地 毅(ツキジ ツヨシ)
  ２０１０年東京農工大学大学院工学府博士前期課程修了。２０１０年シャープ株式会社入社。２０１３年テンソル・コンサルティング株式会社入社
  
  古宮 嘉那子(コミヤ カナコ)
  ２００９年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士（工学）。２００９年東京工業大学精密工学研究所博士研究員。２０１０年東京農工大学工学研究院特任助教。２０１４年茨城大学工学部情報工学科講師（専任）
  
  宮武 孝尚(ミヤタケ タカヒサ)
  ２０１６年東京農工大学大学院工学府博士後期課程修了、博士（工学）。２０１６年東京農工大学工学部情報工学科特任助教。２０１７年テンソル・コンサルティング株式会社入社
  
  小谷 善行(コタニ ヨシユキ)
  １９７７年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了、工学博士。１９７７年東京農工大学工学部数理情報工学科専任講師。１９７９年東京農工大学工学部数理情報工学科助教授。１９９４年東京農工大学工学部電子情報工学科教授。２０１４年東京農工大学名誉教授

• 著者について

  柴原 一友 (シバハラカズトモ)
  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)
  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)
  茨城大学 博（工）
  
  宮武孝尚 (ミヤタケタカヒサ)
  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)
  東京農工大学 名誉教授 工博

機械学習教本 [単行本] の商品スペック