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機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

オーム社

2,300円+税

イラストを使って初心者にわかりやすく解説!!

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内容紹介

現在扱われている各種機械学習の根幹とされる「ボルツマン機械学習」を中心に、機械学習を基礎から専門外の人でも普通に理解できるように解説し、最終的には深層学習の実装ができるようになるまでを目指しました。

さらに機械学習の本では、当たり前になってしまっている表現や言葉、それが意味していることを、この本ではさらにときほぐして解説しています。

書誌情報

  • 著者: 大関真之
  • 発行日: (紙書籍版発行日: 2016-11-30)
  • 最終更新日: 2016-11-30
  • バージョン: 1.0.0
  • ページ数: 210ページ(PDF版換算)
  • 対応フォーマット: PDF
  • 出版社: オーム社

対象読者

情報・物理学系の大学2、3年生および大学院生、機械学習の基礎を学びたい方、自分の専門分野に機械学習を導入したい方、深層学習を実践したい方

著者について

大関真之

1982年生まれ
2004年 東京工業大学理学部物理学科卒業
2004年 駿台予備学校物理科非常勤講師
2006年 東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻修士課程修了
2008年 東京工業大学大学院理工学研究科物性物理学専攻博士課程早期修了
2008年 東京工業大学産学官連携研究員
2010年 京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻 助教
2011年 ローマ大学物理学科 プロジェクト研究員
現在 東北大学大学院情報科学研究科応用情報科学専攻准教授、博士(理学)
専門は統計力学、量子力学、機械学習。平成21年度手島精一記念研究賞博士論文賞受賞、第6回日本物理学会若手奨励賞受賞、平成28年度文部科学大臣表彰若手科学者賞受賞

目次

まえがき

第1章 何も知らない鏡

  • 1-1  魔法の鏡とお妃さま
  • 1-2  機械学習をやってみよう
  • Column 機械学習って何ですか?
  • 1-3  データから学ぶ
  • Column 機械の自学自習

第2章 美しさの秘訣

  • 2-1  魔法の鏡が出す答え
  • Column 数学の必要性
  • 2-2  回帰問題に挑戦
  • Column 機械も人間と同じ!?
  • 2-3  美しさを表す関数
  • Column 機械にも先生がいる

第3章 最適化問題に挑戦

  • 3-1  お妃さま全力疾走! 
  • Column アルゴリズムから多くを学べ 
  • 3-2  モデルの限界 
  • Column 訓練データとテストデータ
  • 3-3  新しい特徴量を作り出す 
  • Column 難しい関数を作り出すには?
  • 3-4 ニューラルネットワーク 
  • Column 脳の情報処理機構

第4章 深層学習に挑戦

  • 4-1  レバーが動かない?
  • Column 深層学習の盛り上がり
  • 4-2  過学習に注意しよう
  • Column 機械学習は過学習との戦い
  • 4-3  バッチ学習とオンライン学習
  • Column 確率勾配法のリバイバル

第5章 未来を予測する

  • 5-1  識別をする鏡
  • 5-2  境界線を探せ
  • Column サポートベクターマシンの汎化性能
  • 5-3  そもそも分離できるのか?
  • Column 空間をねじ曲げるカーネル法
  • 5-4  穴あきデータを埋める
  • Column データの素性
  • 5-5  データの中にある本質をつかめ
  • Column スパース性と人間の直感

第6章 美しく見せる鏡

  • 6-1  貴重な画像データ
  • Column 磁石で機械学習?
  • 6-2  ボルツマン機械学習による画像処理
  • Column 機械学習と統計力学
  • 6-3  もっと複雑な特徴を捉える?
  • Column 変分原理
  • 6-4  隠れ変数を仕込んで多様な世界を
  • Column サンプリング専用マシンの登場 
  • 6-5  複雑なデータの正体
  • Column ヒントンさんの意地

第7章 顔だけで美しさを

  • 7-1 この世の全てを知った鏡
  • 7-2 鏡よ、鏡、鏡さん

魔法の鏡の作り方(参考文献)

あとがき

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