内容説明
伝統的なモデルによる評価と機械学習の活用。予測と異常検知のための実用的な手法を学ぶ３７のレシピ。
目次
９ 探索的データ分析と診断
１０ 統計手法で一変数時系列モデルを作る
１１ 時系列の統計モデル化技法の続き
１２ 教師あり機械学習を使った予測
１３ 時系列予測のための深層学習
１４ 教師なし学習を用いた外れ値検出
１５ 複雑な時系列のための高度な技法
著者等紹介
黒川利明［クロカワトシアキ］
１９４８年大阪府に生まれる。現在、デザイン思考教育研究所主宰。ＩＥＥＥ ＳＯＦＴＷＡＲＥ Ａｄｖｉｓｏｒｙ Ｂｏａｒｄメンバー。２０１５年より町田市介護予防サポーター、高齢者を中心とした「次世代サポーター」グループで地域の小学生の教育支援に取り組む（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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