Ｉ／Ｏ ＢＯＯＫＳ 実務のための「機械学習」と「ＡＩ」

和田 尚之【著】

工学社（2021/05発売）

• サイズ A5判／ページ数 159p／高さ 22cm
• 商品コード 9784777521517
• NDC分類 007.1
• Cコード C3004

出版社内容情報

専門職でない学生や一般社会人が、日常に浸透しはじめた「機械学習」や「AI」を自前PCで実務に応用する。

内容説明

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。

目次

第１章　データの構造
第２章　データのスケール（「情報量」「感覚量」）
第３章　データの次元（あいまいな次元）―「フラクタル次元」を利用した実務で使える面白い応用
第４章　「数値データ」の解析
第５章　「文字データ」の解析
第６章　数値と文字データの「混在型データ」の解析

著者等紹介

和田尚之［ワダヒロシ］
宮城県気仙沼生まれ。日本大学在学中渡米、ＵＣＢｅｒｋｅｌｅｙ教授Ｇａｒｒｅｔｔ　Ｅｃｋｂｏ氏の事務所で環境論の研究。大学卒業後、日本大学数理工学科登坂宣好教授の研究室で、環境分野での境界要素法（積分方程式法）の研究。１９９８年に長野県に活動拠点を移す。２００３年、信州大学大学院工学系研究科博士後期課程修了（奥谷巖教授研究室：地域計画・交通論）。地元の大学で非常勤講師として１０年教鞭を取る。その後、慶應義塾大学の武藤佳恭名誉教授・武蔵野大学データサイエンス学部教授のもとで自然エネルギーを使った温度差発電（薪ストーブ発電によるＬＥＤイルミネーション）などで観光・地域のにぎわい化や機械学習の教育啓蒙活動などを行なっている。専門は地域学（自己組織化臨界状態理論）、数理学（データサイエンス・機械学習）。現在、技建開発（株）教育センター長。工学博士、技術士、１級建築士、専門社会調査士（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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Wekaに実装されているアルゴリズムを使ったデータ分析の切り口集。時系列クラスタリングやフラクタル次元、テキストマイニングなど紹介幅が広いため一つ一つはさわり程度。

2023/06/03