AIによる大規模データ処理入門

大規模データ処理で有効なAI的手法の基礎固めに最適な一冊!

このような方におすすめ

大規模データ解析に関わる方
AI手法の基礎を学びたい方
  • 著者小高 知宏 著
  • 定価3,080 (本体2,800 円+税)
  • A5 264頁 2013/08発行
  • ISBN978-4-274-06926-0
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  • 概要
  • 主要目次
  • 詳細目次

インターネットに蓄積された大規模データにAI技術を適用することで、これまで構築できなかったさまざまな知的応用システムが実現化されつつあります。例えばネットショップでのお勧め商品の提示、株価予測、ルート案内、クレジットカードの不正利用の検出などがあげられます。本書では、大規模データ処理にAIの手法である探索、知識表現、進化的手法・群知能、そして言語処理アルゴリズムを具体的なプログラム例をまじえて解説します。本書は大規模データの解析で統計的手法と並んで重要であるAI的手法に重点をおいて、その基礎を固めるための本です。

https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274069260/
第1章 AIにおける「知識表現」と「知識処理アルゴリズム」
第2章 探索
第3章 知識表現
第4章 進化的手法・群知能
第5章 言語処理アルゴリズム
付録
はじめに

第1章 AIにおける「知識表現」と「知識処理アルゴリズム」
1.1 大規模データを活用した知的応用システム
1.1.1 大規模データとインターネット
1.1.2 大規模データの活用
1.2 AI技術と大規模データの処理
1.3 本書で扱うプログラム環境

第2章 探索
2.1 力ずくの探索手法
2.1.1 探索とは
2.1.2 横型探索
2.1.3 横型探索のアルゴリズム
2.1.4 横型探索のプログラム
2.1.5 縦型探索
2.1.6 縦型探索のアルゴリズム
2.1.7 縦型探索のプログラム
2.2 発見的な探索
2.2.1 最良優先探索と山登り法
2.2.2 最適経路探索
2.2.3 Aアルゴリズム、A*アルゴリズム
2.3 相手がある場合の探索

第3章 知識表現
3.1 知識のネットワーク
3.1.1 意味ネットワーク
3.1.2 意味ネットワークの実装
3.1.3 フレーム
3.1.4 フレームの実装
3.1.5 スクリプト
3.2 論理的表現
3.2.1 プロダクションルール
3.2.2 プロダクションシステムの実装

第4章 進化的手法・群知能
4.1 遺伝的アルゴリズム・遺伝的プログラミング
4.1.1 生物の進化のモデル
4.1.2 進化的手応の代表例としての遺伝的アルゴリズム
4.1.3 遺伝的アルゴリズムの実際
4.1.4 遺伝的アルゴリズムの実装
4.1.5 遺伝的アルゴリズムのプログラミング
4.2 群知能アルゴリズム
4.2.1 群知能アルゴリズムとは
4.2.2 粒子群最適化法の実装

第5章 言語処理アルゴリズム
5.1 テキスト処理アルゴリズム
5.1.1 自然言語処理技術
5.1.2 n-gramによる特徴抽出
5.1.3 単語レベルでの特徴抽出
5.2 言語処理と統計的手法との融合
5.2.1 tf-idfとは
5.2.2 tf-idf処理プログラムの実装

付録
付録1 本書例題プログラムの実行環境について
付録2 ダウンロードファイルの構成について
付録3 日本語n-gram作成プログラムjp.plについて

参考文献
索引