出版社内容情報
本書は、機械学習を単なる「ツールボックス」としてではなく、「一定の数理的理解をもちながら利用したい」という読者のための書です。
「文章から著者を当てる」簡単な人工知能を作りながら、
・機械学習の「アルゴリズム」の仕組み。
・どうすれば人工知能の予測性能を高めるには。
・「サポートベクターマシン」や「カーネル関数」とは何か。
といった、機械学習の「基本的な考え方」や、「基礎的な概念」「知識」を解説。
機械学習や人工知能の仕組みを深く理解し、活用する力を養います。
内容説明
本書は、機械学習を、単なるツールボックスとしてではなく、一定の数理的理解をもちながら利用したい、という読者のために編まれたものである。１・２章はデータ分析の手続きを具体的な例を用いながら平易に述べたもので、問題を解決していく中で機械学習の重要な概念に自然に触れられるように構成した。３・４章は情報量とカーネルを用いた手法を解説する。
目次
第１章 「機械学習」と「データ」の類似度（「機械学習」と「人工知能」；「機械学習」でできること ほか）
第２章 「距離関数」による「機械学習」（著者当てゲーム；機械学習における探索のサイクル ほか）
第３章 情報量に基づく類似度関数（確率の基礎；情報量 ほか）
第４章 「カーネル関数」による類似度評価（カーネル関数；カーネルマシン ほか）
著者等紹介
申吉浩［シンヨシヒロ］
１９６０年大韓民国ソウル生まれ。１９９０年東京大学大学院理学系研究科数学専門課程博士課程単位取得退学。２００７年Ｃａｒｎｅｇｉｅ Ｍｅｌｌｏｎ ＣｙＬａｂ Ｊａｐａｎ教授。２０１０年兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科教授。現在・学習院大学計算機センター教授・博士（工学）
甘利丈慈［アマリジョウジ］
１９９９年東京生まれ。現在・学習院大学大学院自然科学研究科１年
〓井絢之介［タカイジュンノスケ］
１９９８年茨城生まれ。現在・学習院大学大学院自然科学研究科１年
室田佳亮［ムロタケイスケ］
１９９８年東京生まれ。現在・東京大学大学院理学系研究科物理学専攻修士１年（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）
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
感想・レビュー
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