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  • カテゴリ:一般
  • 発売日:2021/07/15
  • 出版社: 講談社
  • レーベル: ブルー・バックス
  • サイズ:18cm/217p
  • 利用対象:一般
  • ISBN:978-4-06-523960-5

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はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス (ブルーバックス)

著者 田口 善弘 (著)

近年、飛躍的な進歩を遂げている「機械学習」。その基本的な概念と、線形回帰、主成分分析、BERT、GANなどの代表的な手法を、難解な数式を使わず、中学生でもわかる平易な記述...

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はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス (ブルーバックス)

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はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス

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はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス

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商品説明

近年、飛躍的な進歩を遂げている「機械学習」。その基本的な概念と、線形回帰、主成分分析、BERT、GANなどの代表的な手法を、難解な数式を使わず、中学生でもわかる平易な記述で解説する。【「TRC MARC」の商品解説】

飛躍的な進歩を遂げている機械学習を、難解な数式・プログラミングなしで解説する画期的入門書!
中学数学の知識だけでAIのエッセンスがわかる。

近年、著しい進歩を続ける機械学習。センター入試の英語の試験では機械学習を使うことで、200満点中185点をとることに成功し、将棋や囲碁ではもはや人間が太刀打ちできないレベルの能力を獲得。画像処理にいたっては、フェイク画像はもちろんのこと、オリジナルのキャラクターを造形できるところまで到達している。今後のビジネスや研究を続けていくうえでもはや無視できない存在になりつつある「機械学習」だが、言葉ばかりが先走りして、その本質を理解している人はごくわずかだ。「機械学習」とはいかなるものか、なぜ、近年飛躍的な進歩を遂げることができたのか。機械学習の専門家であり、科学出版賞を受賞した書き手として知られる田口善弘氏が、難解な数式やプログラミングをいっさい使うことなく、機械学習の本質を丁寧に解説する。

本書が取り扱う機械学習の手法
・k近傍法
・主成分分析
・多次元尺度構成法
・線形回帰
・線形判別
・ロジスティック回帰
・マルコフ過程
・決定木
・ベイジアンネットワーク
・カーネルトリック
・ニューラルネットワーク
・深層学習(ディープラーニング)
・CNN
・モンテカルロツリーサーチ
・GAN
・BERT
・量子暗号
・量子アニーリング【商品解説】

目次

  • はじめに 
  • 第 1 章 埋め込む
  •  連想ゲーム 
  •  隣は何をする人ぞ─k近傍法 
  •  位置と距離 
  •  影絵で考える─主成分分析 
  •  近いか遠いか、それが問題だ─多次元尺度構成法 
  • 第 2 章 足し上げる
  •  足し算が命─線形回帰 

著者紹介

田口 善弘

略歴
〈田口善弘〉1961年東京都生まれ。中央大学理工学部教授。「砂時計の七不思議」で第12回講談社科学出版賞受賞。ほかの著書に「生命はデジタルでできている」など。

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2021/08/01 13:30

投稿元:ブクログ

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