関係データ学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ) [全集叢書]

関係データ学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ) の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  関係データを構成するオブジェクトのクラスタリングと、関係行列・テンソルデータによる予測手法が１冊でわかる。テンソルデータ解析を扱った数少ない和書。

• 目次（「BOOK」データベースより）

  第１章　導入：関係データ解析とは
  第２章　対称関係データのクラスタリング技術：スペクトラルクラスタリング
  第３章　非対称関係データのクラスタリング技術：確率的ブロックモデルと無限関係モデル
  第４章　行列分解
  第５章　高次関係データとテンソル
  第６章　テンソル分解

• 出版社からのコメント

  大規模データの存在を背景に、データに語らしめる方法として確立しつつある関係データ学習。その具体的手順を示しながら解説する。

• 内容紹介

  データ単体ではなくデータ間の関係に注目すると、データが「次」を予測してくれる。多重に次元が上がる解析を実際に行うために必要な知識を1冊におさめた。考え方を理解して、自分の分野で応用しよう。
  
  【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
  本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全30巻にわたって刊行する。
  ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
  これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
  
  第6期として、以下の3点を刊行!
  
  機械学習のための連続最適化　金森 敬文/鈴木 大慈/竹内 一郎/佐藤 一誠・著
  関係データ学習　石黒 勝彦/林 浩平・著
  オンライン予測　畑埜 晃平/瀧本 英二・著
  
  第7期の刊行は2017年4月、第8期の刊行は2017年8月の予定。
  
  【シリーズ編者】
  杉山 将 理化学研究所 革新知能統合研究センター センター長／東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  石黒 勝彦(イシグロ カツヒコ)
  博士（工学）。２００４年東京大学工学部機械情報工学科卒業。２００６年東京大学大学院情報理工学系研究科知能機械情報学専攻修士課程修了。２０１０年筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻博士課程修了。現在、（株）みらい翻訳リサーチエンジニア（（株）ＮＴＴドコモより出向）
  
  林 浩平(ハヤシ コウヘイ)
  博士（工学）。２００７年立命館大学理工学部情報学科卒業。２０１２年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了。現在、産業技術総合研究所研究員

関係データ学習(機械学習プロフェッショナルシリーズ) の商品スペック