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書名

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!　　　　

著者名 杉山 聡／著
出版者 ソシム
出版年月 2022.8

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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 澄川6013014193417/ｽ/図書室11一般図書一般貸出在庫　  ○
2 図書情報館1310570039417/ｽ/２階図書室WORK-416一般図書貸出禁止在庫　  ×

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書名ヨミ ホンシツ オ トラエタ データ ブンセキ ノ タメ ノ ブンセキ モデル ニュウモン　
著者名 杉山 聡／著
著者名ヨミ スギヤマ サトシ
出版者 ソシム
出版年月 2022.8
ページ数 467p
大きさ 21cm
分類記号 417
分類記号 417
ISBN 4-8026-1377-4
内容紹介 数理統計、多変量解析、機械学習、深層学習、強化学習…。データサイエンス全領域の分析モデルについて、設計の意図に焦点を当て、その用途・特徴から原理までわかりやすく解説する。
著者紹介 東京大学大学院にて博士(数理科学)を取得。株式会社アトラエ入社、Data Scientist。慶應義塾大学総合政策学部島津明人研究室上席所員。データ分析の啓蒙や人材育成活動に従事。
件名 数理統計学、機械学習
言語区分 日本語

(他の紹介)内容紹介 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！
(他の紹介)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）
(他の紹介)著者紹介 杉山 聡
　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)


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