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機械学習の「知識」「概念」「考え方」を理解する
機械学習アルゴリズム入門 -類似性の科学-
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)
   ISBN978-4-7775-2186-9 C3004 \2600E
 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。
■ 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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