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機械学習の「知識」「概念」「考え方」を理解する
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甘利 丈慈・�皸罅＾芝群陝�室田 佳亮 共著、申 吉浩 監修
2022年 3月16日発売
240ページ
定価 \2,860（本体 \2,600）
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ISBN978-4-7775-2186-9 C3004 \2600E
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本書は、機械学習を単なる「ツールボックス」としてではなく、「一定の数理的理解をもちながら利用したい」という読者のための書です。
「文章から著者を当てる」簡単な人工知能を作りながら、機械学習の「基本的な考え方」や、「基礎的な概念」「知識」を解説。仕組みを深く理解し、活用する力を養います。
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| ■ 主な内容 ■ |
■「機械学習」と「データ」の類似度
- 「機械学習」と「人工知能」
- 「機械学習」でできること
- 「学習アルゴリズム」の仕組み
- 「データの類似度」と機械学習
- 類似度関数
- 多様なデータ形式の類似度関数
■「距離関数」による「機械学習」
- 著者当てゲーム
- 機械学習における「探索」のサイクル
- 特徴設計
- データ加工（第1ラウンド）
- 類似度関数の設計（第1ラウンド）
- 「学習アルゴリズム」の選択（第1ラウンド）
- 「ハイパーパラメータ」の最適化（第1ラウンド）
- モデルの評価（第1ラウンド）
- データの加工（第2ラウンド）
- 学習アルゴリズムの選択（第2ラウンド）
- パラメータの最適化とモデルの評価（第2ラウンド）
- データの加工と類似度関数の設計（第3ラウンド）
- 学習アルゴリズムの選択（第3ラウンド）
- ハイパーパラメータの最適化とモデルの評価（第3ラウンド）
■情報量に基づく類似度関数
- 確率の基礎
- 情報量
- バラつきの指標としての情報量
- 確率分布の比較
- 「ジェンセン-シャノン情報量」による「著者当てゲーム」
■「カーネル関数」による類似度評価
- カーネル関数
- カーネルマシン
- サポートベクターマシンによる「著者当てゲーム」
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