出版社内容情報
「なぜ」を導くデータサイエンスでAIの透明化を実現する！
AIの要である機械学習は、結果を導き出す過程がブラックボックス化する問題があり、AI実用化の障害となっている。その解決策として、丹念なデータ分析によりデータの背景にある現象を統計モデルで表現する、本来の意味での「データサイエンス」の活用が期待されている。メカニズムが理解可能なモデルをAIの頭脳に使うことで、AIの透明化――すなわち説明可能なXAIも実現できる！
本書ではデータサイエンスの考えに基づく統計モデリングを解説し、機械学習の代表的な手法を、Rを用いて体験していく。本書を読み込めば、機械学習を用いた探索的データ解析の本質を学ぶことができる。
目次
１ データサイエンス入門（データにもとづく帰納的な推論；エンジニアリングとサイエンスの違い ほか）
２ データサイエンスによるモデリング（Ｋｙｐｈｏｓｉｓデータ；データブラウジング ほか）
３ 教師あり機械学習の基礎（ロジスティック判別；サポートベクターマシン ほか）
４ 教師なし機械学習の基礎（クラスタリング；主成分分析）
５ ニューラルネットワーク入門（層の追加―フィードフォワードニューラルネットワークの導入；３層構造のニューラルネットワーク ほか）
Ａ 本書の付録
著者等紹介
横内大介［ヨコウチダイスケ］
２００５年慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程基礎理工学専攻数理科学専修修了、博士（工学）。２００５年慶應義塾大学理工学部データサイエンス研究室助手、その後、一橋大学大学院国際企業戦略研究科専任講師を経て、同大学院経営管理研究科准教授。専門分野はデータサイエンス、統計ソフトウェア、計量ファイナンス
大槻健太郎［オオツキケンタロウ］
２０１５年一橋大学大学院国際企業戦略研究科金融戦略・経営財務コース修了、経営修士（専門職）。２００３年オリックス株式会社に入社し同社営業部、財務部を経て、株式会社ＱＵＩＣＫへ入社。現在、同社サービスプロダクト本部サービス企画グループ副部長。専門分野はデータサイエンス、アセットファイナンス
青木義充［アオキヨシミツ］
２００４年慶應義塾大学大学院理工学研究科後期博士課程基礎理工学専攻単位取得済退学。２０１４年総合研究大学院大学複合科学研究科後期博士課程統計科学専攻修了、博士（学術）。２００４年一橋大学大学院国際企業戦略研究科助手、その後、株式会社ＱＵＩＣＫを経て、現在、株式会社エフビズ代表取締役。専門分野は時系列解析、ベイズ統計学、データサイエンス（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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