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「機械学習・AI」のためのデータの自己組織化～「大きなデータ」を「小さなデータの集まり」にして考える～(I/O BOOKS)

和田　尚之　著

在庫状況有り	お届け予定日 3～4日
価格 \2,640（税込）

発行年月	2022年07月
出版社／提供元	工学社
言語	日本語
媒体	冊子
ページ数／巻数	167p
大きさ	21cm
ジャンル	和書／理工学／情報学／人工知能
ISBN	9784777522064
商品コード	1034777839
NDC分類	007.13
基本件名	機械学習
本の性格	実務向け
新刊案内掲載月	2022年08月4週
商品URL	https://kw.maruzen.co.jp/ims/itemDetail.html?itmCd=1034777839

著者紹介

和田　尚之（著者）：宮城県気仙沼生まれ、東京日本橋人形町で過ごす。
　日本大学在学中渡米、UCBerkeley教授Garrett Eckbo氏の事務所で環境論の研究。また渡米中UCLA教授Lawrence Halprin氏、Harvard大学教授Robert L.Zion氏と関わり帰国後も影響を受ける。
　専門は地域学（自己組織化臨界状態理論）、数理学（データサイエンス・機械学習）。
現在　技建開発（株）教育センター長。工学博士、技術士、1級建築士、専門社会調査士。

内容

　2014年に総務省は「ICT（情報通信技術）社会」「知識情報社会」を目指すため、『「新たな情報通信技術戦略（IT戦略）の在り方」について』を公開しました。
　その中に「次世代AI」の方向性を探るキーワードとして「脳科学に基づく人工知能技術」があり、それらを支える1つとして、「ビッグ・データ」が欠かせないと記されています。

　しかし、「ビッグ・データ」の扱いには、「高性能なコンピュータ」や「高度な技術」が必要なため、初学者や小規模な企業が手を出すのは困難です。

　そこで、「大きなデータ」を「小さなデータの集まり」にして考える「自己組織化」というアプローチを使うことで、「ビッグ・データ」とまではいかないまでも、かなりの「大型のデータ」への対応ができるようになります。
＊
　本書では、手軽なExcelを使って、大型データを自己組織化するための手順を解説します。
　また、「自己組織化」の先にある、家庭用パソコンでの「機械学習・AI」への展開を目指します。

■「機械学習・AI」のイメージ・大型データを「機械学習・AI」で解くために・「機械学習・AI」の全体的なイメージ・さらに「次のステップ」を目指したい方へ ■データを「場」として捉える・「場」とは・具体的な数理学での「場」（field） ■「自己組織化」の基礎・あいまいな状態を測る道具「隠れた次元」・「群の破れ」という考え方・「ハウスドルフ次元外測度」という考え方・ナスカの地上絵をAIで解く ■時間に依存しない「場」のモデルケース・街道のモデルケース「佇まい」を考える・峠のモデルケース「あやうい」を考える ■時間に依存する「場の風景」のモデルケース・商いの風景（商店の売り上げのモデルケース）・路の風景（人の脳波を使った景観のモデルケース）「ふうけい」を考える・「ハイリスク＆ハイリターン」を四分位数で解く ■「自己組織化」のための「多変数の合成理論」・「時間依存」と「時間非依存」・時間に依存しない状態（Biplotの理論）・固有値問題（固有値、固有ベクトル、固有値分解、特異値分解）・時間に依存する状態（Kalman Filterの理論）・群の臨界点を求める「自己相関関数」