機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

イラストを使って初心者にわかりやすく解説!!

このような方におすすめ

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
  • 著者大関 真之 著
  • 定価2,484 (本体2,300 円+税)
  • A5 212頁 2016/11発行
  • ISBN978-4-274-21998-6
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  • 概要
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 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。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274219986/
第1章 何も知らない鏡
第2章 美しさの秘訣
第3章 最適化問題に挑戦
第4章 深層学習に挑戦
第5章 未来を予測する
第6章 美しく見せる鏡
第7章 顔だけで美しさを
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
索  引