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書誌情報

書名

Pythonではじめる教師なし学習 機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用    

著者名 Ankur A.Patel/著   中田 秀基/訳
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2020.4


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No. 所蔵館 資料番号 請求記号 配架場所 所蔵棚番号 資料種別 帯出区分 状態 付録 貸出
1 図書情報館1310442866007.1/ペ/2階図書室WORK-416一般図書貸出禁止在庫   ×

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2020
007.13 007.13
機械学習

書誌詳細

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タイトルコード 1008001475988
書誌種別 図書
書名 Pythonではじめる教師なし学習 機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用    
書名ヨミ パイソン デ ハジメル キョウシ ナシ ガクシュウ 
著者名 Ankur A.Patel/著
著者名ヨミ Ankur A Patel
著者名 中田 秀基/訳
著者名ヨミ ナカダ ヒデモト
出版者 オライリー・ジャパン
出版年月 2020.4
ページ数 23,317p
大きさ 24cm
分類記号 007.13
分類記号 007.13
ISBN 4-87311-910-6
内容紹介 データに隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を広げる教師なし学習の本質に迫る。変分オートエンコーダなどの生成モデルも収録。
著者紹介 プリンストン大学のウッドロー・ウィルソン・スクール卒業。Vista Equity Partnerのポートフォリオ企業である7Park Dataのデータサイエンス担当副社長。
件名 機械学習
言語区分 日本語

(他の紹介)内容紹介 教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。さらに、変分オートエンコーダ(VAE)や敵対的生成ネットワーク(GAN)、制限付きボルツマンマシン(RBM)などの生成モデルも紹介します。
(他の紹介)目次 1部 教師なし学習の基礎(機械学習エコシステムにおける教師なし学習の立ち位置
機械学習プロジェクトのはじめから終わりまで)
2部 scikit‐learnを用いた教師なし学習(次元削減
異常検出 ほか)
3部 TensorFlowとKerasを用いた教師なし学習(オートエンコーダ
オートエンコーダハンズオン ほか)
4部 TensorFlowとKerasを用いた深層教師なし学習(制限付きボルツマンマシンを用いた推薦システム
深層信念ネットワークを用いた特徴量検出 ほか)
(他の紹介)著者紹介 ペイテル,アンクール・A.
 Vista Equity Partnersのポートフォリオ企業である7Park Dataのデータサイエンス担当副社長。7Park Dataでは、代替データを使用して、ヘッジファンドや企業向けのデータ製品を構築し、エンタープライズクライアント向けの機械学習サービス(MLaaS)を開発している。MLaaSには、自然言語処理(NLP)、異常検出、クラスタリング、時系列予測が含まれる。7Park Dataの前は、ニューヨーク市にあるイスラエルの人工知能会社ThetaRayでデータサイエンスを行っていた。ThetaRayは、教師なし学習の応用におけるリーディングカンパニー。JPモルガンのアナリストとしてキャリアをスタートし、その後、世界最大のグローバルマクロヘッジファンドであるブリッジウォーターアソシエイツの新興市場トレーダーとなり、後に機械学習ベースのヘッジファンドであるR−Squared Macroを設立、運営を5年間にわたり行う。プリンストン大学のウッドロー・ウィルソン・スクール卒業。現在、ニューヨーク市のトライベッカ在住。世界中を旅している(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)
中田 秀基
 博士(工学)。産業技術総合研究所において分散並列計算、機械学習システムの研究に従事。筑波大学連携大学院教授。極真空手初段(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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