ITエンジニアのための機械学習理論入門 改訂新版 [単行本]
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ITエンジニアのための機械学習理論入門 改訂新版 [単行本]

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出版社:技術評論社
販売開始日: 2021/07/17
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ITエンジニアのための機械学習理論入門 改訂新版 の 商品概要

  • 要旨(「BOOK」データベースより)

    機械学習のしくみを学びデータサイエンスの本質を理解する。実行結果が直感的にわかるオールカラーレイアウト。
  • 目次

    ■第1章 データサイエンスと機械学習
    1.1 ビジネスにおけるデータサイエンスの役割
    1.2 機械学習アルゴリズムの分類
    1.3 本書で使用する例題
    1.4 サンプルコード実行環境の準備

    ■第2章 最小二乗法:機械学習理論の第一歩
    2.1 多項式近似と最小二乗法による推定
    2.2 オーバーフィッティングの検出
    2.3 付録 ― ヘッセ行列の性質

    ■第3章 最尤推定法:確率を用いた推定理論
    3.1 確率モデルの利用
    3.2 単純化した例による解説
    3.3 付録 ― 標本平均/標本分散の一致性と不偏性

    ■第4章 パーセプトロン:分類アルゴリズムの基礎
    4.1 確率的勾配降下法のアルゴリズム
    4.2 パーセプトロンの幾何学的な解釈

    ■第5章 ロジスティック回帰とROC 曲線:分類アルゴリズムの
    評価方法
    5.1 分類問題への最尤推定法の応用
    5.2 ROC 曲線による分類アルゴリズムの評価
    5.3 付録 ― IRLS法の導出

    ■第6章 k平均法:教師なし学習モデルの基礎
    6.1 k平均法によるクラスタリングと応用例
    6.2 怠惰学習モデルとしてのk近傍法

    ■第7章 EMアルゴリズム:最尤推定法による教師なし学習
    7.1 ベルヌーイ分布を用いた最尤推定法
    7.2 混合分布を用いた最尤推定法

    ■第8章 ベイズ推定:データを元に「確信」を高める手法
    8.1 ベイズ推定モデルとベイズの定理
    8.2 ベイズ推定の回帰分析への応用
  • 内容紹介

    機械学習を基礎から理論的に学びたい、そんなITエンジニアに向けて執筆された本です。初版から約5年が経過し、全面カラー化して「改訂新版」としました。Pythonのコーディング環境もGoogle Colaboratoryに刷新、これまで5回にわたる重版で修正した内容に加え、最新の書き下ろし修正でアップデートしました。初版から内容は古びておらず、逆に、機械学習を学ぶうえで重要な理論がほぼカバーされていますので、まさに入門の定番書になりました。カラー化によりグラフも見やすくなり、理解が進むのもお勧めするポイントです。
  • 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)

    中井 悦司(ナカイ エツジ)
    1971年4月大阪生まれ。理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のSolutions Architectとして活動。最近は、機械学習をはじめとするデータ活用技術の基礎を世に広めるために、講演活動のほか、雑誌記事や書籍の執筆にも注力
  • 著者について

    中井悦司 (ナカイエツジ)
    1971年4月大阪生まれ。ノーベル物理学賞を本気で夢見て、理論物理学の研究に没頭する学生時代、大学受験教育に情熱を傾ける予備校講師の頃、そして、華麗なる(?)転身を果たして、外資系ベンダーでLinuxエンジニアを生業にするに至るまで、妙な縁が続いて、常にUnix/Linuxサーバーと人生を共にする。その後、Linuxディストリビューターのエバンジェリストを経て、現在は、米系IT企業のSolutions Architectとして活動。
     最近は、機械学習をはじめとするデータ活用技術の基礎を世に広めるために、講演活動のほか、雑誌記事や書籍の執筆にも注力。主な著書は、『[改訂新版]プロのためのLinuxシステム構築・運用技術』『ITエンジニアのための強化学習理論入門』(いずれも技術評論社)、『TensorFlowとKerasで動かしながら学ぶディープラーニングの仕組み』(マイナビ出版)など。

ITエンジニアのための機械学習理論入門 改訂新版 の商品スペック

商品仕様
出版社名:技術評論社
著者名:中井 悦司(著)
発行年月日:2021/07/30
ISBN-10:4297122332
ISBN-13:9784297122331
判型:A5
対象:専門
発行形態:単行本
内容:電子通信
言語:日本語
ページ数:255ページ
縦:21cm
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