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「家庭用パソコン」と「Excel」で「大型データ」を扱う!
「機械学習・AI」のためのデータの自己組織化
和田 尚之 著
2022年 7月25日発売   A5判  168ページ 定価 \2,640(本体 \2,400)
   ISBN978-4-7775-2206-4 C3004 \2400E
「大きなデータ」を「小さなデータの集まり」にして考える「自己組織化」というアプローチを使うことで、かなりの「大型のデータ」への対応ができるようになります。
Excelを使って、大型データを自己組織化するための手順を解説。
■ 主な内容 ■

■「機械学習・AI」のイメージ

・大型データを「機械学習・AI」で解くために

・「機械学習・AI」の全体的なイメージ

・さらに「次のステップ」を目指したい方へ

 

■データを「場」として捉える

・「場」とは

・具体的な数理学での「場」(field)

 

■「自己組織化」の基礎

・あいまいな状態を測る道具「隠れた次元」

・「群の破れ」という考え方

・「ハウスドルフ次元外測度」という考え方

・ナスカの地上絵をAIで解く

 

■時間に依存しない「場」のモデルケース

・街道のモデルケース「佇まい」を考える

・峠のモデルケース「あやうい」を考える

 

■時間に依存する「場の風景」のモデルケース

・商いの風景(商店の売り上げのモデルケース)

・路の風景(人の脳波を使った景観のモデルケース)「ふうけい」を考える

・「ハイリスク&ハイリターン」を四分位数で解く

 

■「自己組織化」のための「多変数の合成理論」

・「時間依存」と「時間非依存」

・時間に依存しない状態(Biplotの理論)

・固有値問題(固有値、固有ベクトル、固有値分解、特異値分解)

・時間に依存する状態(Kalman Filterの理論)

・群の臨界点を求める「自己相関関数」

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