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データの「構造/スケール化」と、「文字/数値データ」の解析
実務のための「機械学習」と「AI」
和田 尚之 著
2021年 5月27日発売   A5判  160ページ 定価 \2,090(本体 \1,900)
   ISBN978-4-7775-2151-7 C3004 \1900E
 現在では、「医療分野」「事前予測システム」「猛暑予測システム」「気象災害予測システム」など、「機械学習」や「AI」は、当たり前のように実社会に溶け込んできています。

 本書は、こうした現状を踏まえ、「AIが専門でない技術者や研究者」など、さまざまな分野の人が、実際に「機械学習」「AI」を使って、実務に活用できることを考えて執筆したものです。
■ 主な内容 ■

データの構造

・Big Data

・Small Data

・One Data

データのスケール(情報量

・感覚量)

・情報量

・感覚量

データの次元(あいまいな次元) 「Fractal 次元」を利用した実務で使える面白い応用

・あいまいな次元

・「Fractal次元」を利用した 中小河川の流域治水への応用

・1次元から0次元の「はざま」の視点で捉える過疎化の「カントール集合化」のモデル

数値データの解析

・#7119救急車を呼ぶ前に

・キュウリの病害の画像解析

・季節変動を受けるバラつきのある時系列データ

「文字データ」の解析

・文字データの処理

・不確実な尺度をもつデータの解析

・野菜の成長評価の分析 欠測値の多いデータ

数値と文字データの混在型データの解析

・米国での輸入自動車の価格評価と予測

・ワインの選好―「学習データ」と「テストデータ」を使う方法

・「アンケート・データ」の解析

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