出版社内容情報
ビッグデータ時代に必要となる仮説の作り方を解説。データ分析とデータ管理の技術を調和的に利用したアプローチに基づき説明。
目次
第１章 基本概念
第２章 仮説
第３章 回帰
第４章 クラスタリングとニューラルネットワーク
第５章 差分による仮説生成
第６章 仮説間補完、仮説間重ね合わせ、そして仮説間和分
著者等紹介
石川博［イシカワヒロシ］
１９７９年東京大学理学部情報科学科卒業。１９７９年‐２０００年株式会社富士通研究所。１９９２年東京大学大学院理学系研究科、博士（理学）。現在、東京都立大学特別先導教授、名誉教授。情報処理学会・電子情報通信学会フェロー。令和３年度文部科学大臣表彰科学技術賞受賞。専門はソーシャル・ビッグデータ、データベース、知能情報学、Ｗｅｂ情報学（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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感想・レビュー
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minochan
3
レジスタ/キャッシュ/RAM/...みたいなデータ記憶の階層構造のような（おそらく基礎的な）部分（自分は全く理解してなかった）から、LASSO推定の考え方までデータサイエンスの基礎を浅く広く？学べた。これを起点として各分野の本を勉強していきたい2025/06/09
takao
1
ふむ2022/03/16
Go Extreme
1
基本概念： 5G時代のビッグデータ 処理の高速化 ビッグデータ応用 仮説： 仮説とは何か 仮説生成のヒント 可視化 推論 問題解決 身近な問題解決 科学と仮説 回帰： 回帰の基本 回帰，相関から因果関係へ クラスタリングとニューラルネットワーク： クラスタリング アーティフィシャルニューラルネットワークまたは深層学習 統合的仮説生成： 仮説差分法 時間における差分 空間における差分 概念空間における差分 仮説間差分 差分による仮説生成： 仮説間補完，仮説間重ね合わせ，そして仮説間和分2022/01/24
kabokawakabo
0
仮説の作り方と検証・分析手法が学べる本。 仮説についての話や、実際の例などで物理学から医療、月の分析など、幅広い分野を交えて説明する知識量が凄いと思った。 モデルの説明は僕には難しかった。2022/11/04
