本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門―統計モデル、深層学習、強化学習等用途・特徴から原理まで一気通貫！

杉山 聡【著】

ソシム（2022/08発売）

• サイズ A5判／ページ数 468p／高さ 21cm
• 商品コード 9784802613774
• NDC分類 417
• Cコード C2041

内容説明

そのモデル、本質を理解して使ってますか？データ分析者必読の全く新しい教科書！実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群について網羅的に解説！

目次

分析モデルを学ぶための準備
第１部　定型データの扱い（回帰分析―１次式を用いた数値予測と関係性の理解；回帰分析の結果の評価と解釈―正しく深い解釈で分析結果に魂を吹き込む　ほか）
第２部　非定型データの扱い（深層学習入門―深層学習は良い関数を見つけて使うこと；画像の分類―ＣＮＮの基礎とＲｅｓＮｅｔまでのモデル紹介　ほか）
第３部　強化学習（強化学習とは―強化学習の全体像を把握する；強化学習の技法―ベルマン方程式からＴＤ（λ）法までと探索技法　ほか）
第４部　データから知見を得る方法（クラスタリング―類似度を用いてデータをグループに分ける；因子分析・主成分分析―相関を用いた構造の推定と情報の圧縮　ほか）
第５部　線形回帰分析の深い世界（多重共線性―重回帰分析最大の落とし穴とその回避；発展的な回帰分析―回帰分析でどこまでも深い分析を）

著者等紹介

杉山聡［スギヤマサトシ］
東京大学大学院にて博士（数理科学）を取得し、株式会社アトラエに入社し現職。同社の１人目のＤａｔａ　ＳｃｉｅｎｔｉｓｔとしてＤａｔａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｔｅａｍを立ち上げる。本業のデータ分析を通して社会に価値を提供する傍ら、慶應義塾大学総合政策学部島津明人研究室上席所員として仕事文脈の幸福度であるワーク・エンゲイジメントについての研究支援を行うとともに、データサイエンティスト協会スキル定義委員、データサイエンスＶＴｕｂｅｒのアイシア＝ソリッドを運営する活動を通して、広くデータ分析の啓蒙や人材育成活動に従事。ＹｏｕＴｕｂｅ（ＶＴｕｂｅｒ）活動では、硬派な技術的内容が中心ながら３．３万人のチャンネル登録者数を誇る。学歴：２００８．４東京大学教養学部理科Ｉ類入学。２０１７．３同博士課程修了（博士（数理科学）取得）。職歴：２０１６．１０－株式会社アトラエ入社。２０１９．１０－データサイエンティスト協会、スキル定義委員に参画（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

※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。

[nbhd]

さいきん、ぼくが頻繁に見ている生成人工知能系Vtuberの、中の人が書いている本。とにかく中身が濃ゆくて、もはやデータサイエンスの分析モデルといった領域を超えて、TransformerやGPTまで昨今の人工知能モデルを網羅的に総ざらいする内容になっている。…読後感、もう、おなかいっぱいだぁぁ。全章とおして、「ディープラーニングとは、すなわち関数である」という思想が底にあって、本が擦り切れるほど読むべし的な本だと思った。

2024/01/19

[ぶう]

バーチャルデータサイエンティスト、アイシア＝ソリッドの中の人こと杉山博士の著書。データサイエンスの領域で利用される分析モデルについて用途、特徴、その原理まで幅広く解説がなされている。全体的に浅く広くの構成となっており、本書を取っ掛かりとして学びたい項目については専門書を用いて更にさらに深く学ぶのがよいと思われる。また本書ではモデルの説明で数式が多く出てくるため、数学が苦手である人には若干キツいかもしれない。特に強化学習の項目は数式がバンバン出てきて自分自身かなり辛かった。数学を勉強して再度読み返したい。

2023/01/05

[むらさき]

面白かった。 解説がふわっとしたお気持ち本よりも専門書に進んで行く本ですね。 分析モデルと題して様々なモデルの解説（数式もちゃんと載ってる！）が書かれていて圧倒される。 自分がどのモデルに触ってデータ分析してきたかわかる。 わかるところとわからないところが整理される。 強化学習からちんぷんかんぷんだったので、興味あるところはどんどんこれをきっかけに触っていってみたい。

2024/03/11

[calicalikoume]

回帰分析を学び直したくて手に取る。噛み砕かれた文がありがたい。わかった気にさせてくれた。他のモデルなどはパラパラめくった程度ですが、入門にいいと思う。

2022/12/29

[smatsu]

統計的な分析と機械学習で利用される様々な分析モデルに関し、網羅的に解説した本。内容はかなり本格的で、序文によると数式に関しては徹底的に分かりやすく説明した、とあるのですが、残念ながら初心者に優しい内容とは言いがたい。類書と同様に入門とは名ばかりです。ただ、もう一つの売りである網羅性については本当に素晴らしい。DLや最近流行の自然言語処理系の各モデルについても解説されており、その他のモデルや手法もほぼ漏れなし。例え今は分からなくてもいつか分かるようになった日のために持っておいて損はない内容だと思います。

2023/03/08