出版社内容情報
2014年に総務省は「ICT（情報通信技術）社会」「知識情報社会」を目指すため、『「新たな情報通信技術戦略（IT戦略）の在り方」について』を公開しました。
その中に「次世代AI」の方向性を探るキーワードとして「脳科学に基づく人工知能技術」があり、それらを支える1つとして、「ビッグ・データ」が欠かせないと記されています。
しかし、「ビッグ・データ」の扱いには、「高性能なコンピュータ」や「高度な技術」が必要なため、初学者や小規模な企業が手を出すのは困難です。
そこで、「大きなデータ」を「小さなデータの集まり」にして考える「自己組織化」というアプローチを使うことで、「ビッグ・データ」とまではいかないまでも、かなりの「大型のデータ」への対応ができるようになります。
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本書では、手軽なExcelを使って、大型データを自己組織化するための手順を解説します。
また、「自己組織化」の先にある、家庭用パソコンでの「機械学習・AI」への展開を目指します。
内容説明
「次世代ＡＩ」「脳科学に基づく人工知能技術」を支える１つとして、「ビッグ・データ」が欠かせません。「自己組織化」で、家庭用パソコンでも「大型のデータ」を「機械学習・ＡＩ」で扱えるようにします。Ｅｘｃｅｌを使って、大型データを自己組織化するための手順を解説。さらに、「機械学習・ＡＩ」への展開を目指します。
目次
第１章 「機械学習・ＡＩ」のイメージ
第２章 データを「場」として捉える
第３章 「自己組織化」の基礎
第４章 時間に依存しない「場」のモデルケース
第５章 時間に依存する「場の風景」のモデルケース
第６章 「自己組織化」のための「多変数の合成理論」
著者等紹介
和田尚之［ワダヒロシ］
技術開発（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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