mojiru【もじをもじる】

「mojiru」はこのブログ名。「もじる」は著名な言い回しに似せて表現すること。ブログでは、本・映画・グルメなどのヒット商品や気になったトレンドを文字をもじったりもじらなかったしながら、フォントを使ったり使わなかったりしながら取り上げていく。更新頻度は1日1回が基本です。[もじる使用例]1.吾輩は下戸である。お酒は飲めない。2.太閤がまずしかったから。3.棋士の一二三に惨敗。

AIを透明化するデータサイエンスと機械学習の本

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はっきりわかるデータサイエンスと機械学習

インプレスグループで理工学分野の専門書出版事業を手掛ける近代科学社は、2020年5月29日に、横内大介氏・大槻健太郎氏・青木義充氏著書による、データサイエンスのサイクルを意識してモデリングを行う方法と、機械学習にもとづくコンピュータインテンシブな方法の二つを中心に解説した「はっきりわかるデータサイエンスと機械学習」を発売した。

 

横内大介Profile●2005年 慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程基礎理工学専攻数理科学専修修了、博士(工学)2005年 慶應義塾大学理工学部データサイエンス研究室助手、その後、一橋大学大学院国際企業戦略研究科専任講師を経て、現在、同大学院経営管理研究科准教授専門分野はデータサイエンス、統計ソフトウェア、計量ファイナンス

 

大槻健太郎Profile●2015年 一橋大学大学院国際企業戦略研究科金融戦略・経営財務コース修了、経営修士(専門職)2003年 オリックス株式会社に入社し同社営業部、財務部を経て、株式会社QUICKへ入社。現在、同社サービスプロダクト本部サービス企画グループ副部長専門分野はデータサイエンス、アセットファイナンス

 

青木義充Profile●2004年 慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程基礎理工学専攻単位取得済退学2014年 総合研究大学院大学複合科学研究科後期博士課程統計科学専攻修了、博士(学術)2004年 一橋大学大学院国際企業戦略研究科助手、その後、株式会社QUICKを経て、現在、株式会社エフビズ代表取締役専門分野は時系列解析、ベイズ統計学、データサイエンス

 


「はっきりわかるデータサイエンスと機械学習」内容紹介

実社会の中ではさまざまな分野でAIの実装が試みられている。しかしAIの頭脳は人間がほぼ理解できない複雑なネットワークやアルゴリズムで動いているため、説明責任が求められる金融機関や医療現場などではブラックボックス化が原因で試作の域を出ず、AIの実用化があまり進んでいない。このような説明責任を重視する流れの中で注目されているアイデアの一つが、旧来の意味でのデータサイエンスの概念に基づいて作るモデルの活用となる。探索的データ解析とよばれる非常に丹念なデータ分析を通じて得た理解可能なモデルをAI の頭脳として活用すれば、説明責任を果たせるAI、すなわちAIの透明化が可能になる。「はっきりわかるデータサイエンスと機械学習」では、データサイエンスのサイクルを意識してモデリングを行う方法と、機械学習にもとづくコンピュータインテンシブな方法の二つを中心に解説している。データサイエンスとデータエンジニアリングのコンセプトをしっかりと理解し、両者を使いこなす人材が求められている今、必読の一冊となる。


「はっきりわかるデータサイエンスと機械学習」目次

1 データサイエンス入門
1.1 データにもとづく帰納的な推論
1.2 エンジニアリングとサイエンスの違い
1.3 データリテラシー
1.4 モデリング
1.5 モデリングの2 つのアプローチ
1.6 過剰適合
1.7 モデリングのためのソフトウェア環境

2 データサイエンスによるモデリング
2.1 Kyphosis データ
2.2 データブラウジング
2.3 一般化線形モデルを使ったモデリングの検討
2.4 セミパラメトリックなモデルの検討
2.5 さらなるモデルの検討

3 教師あり機械学習の基礎
3.1 ロジスティック判別
3.2 サポートベクターマシン
3.3 決定木
3.4 バギングとブースティング
3.5 ランダムフォレスト

4 教師なし機械学習の基礎
4.1 クラスタリング
4.2 主成分分析

5 ニューラルネットワーク入門
5.1 はじめに
5.2 層の追加~フィードフォワードニューラルネットワークの導入
5.3 3 層構造のニューラルネットワーク
5.4 活性化関数の変更
5.5 基本的なニューラルネットワークの導入
5.6 重みの推定方法~勾配降下法と誤差逆伝播法
5.7 R によるニューラルネットワークの利用
5.8 分類問題とニューラルネットワーク
5.9 発展:多層型ネットワーク~ディープラーニングに向けて~
5.10 付録:跳びのあるネットワーク
A 付録
A.1 R のセットアップ
A.2 階層的クラスタリング
A.3 主成分分析

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