実務のための「機械学習」と「ＡＩ」 データの「構造／スケール化」と、「文字／数値データ」の解析
発売日：2021年5月
- ページ数
- １５９ｐ
- ISBN
- 978-4-7775-2151-7
- 著者情報
- 和田 尚之（ワダ ヒロシ）
宮城県気仙沼生まれ。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。大学卒業後、日本大学数理工学科登坂宣好教授の研究室で、環境分野での境界要素法（積分方程式法）の研究。１９９８年に長野県に活動拠点を移す。２００３年、信州大学大学院工学系研究科博士後期課程修了（奥谷巖教授研究室：地域計画・交通論）。地元の大学で非常勤講師として１０年教鞭を取る。その後、慶應義塾大学の武藤佳恭名誉教授・武蔵野大学データサイエンス学部教授のもとで自然エネルギーを使った温度差発電（薪ストーブ発電によるＬＥＤイルミネーション）などで観光・地域のにぎわい化や機械学習の教育啓蒙活動などを行なっている。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
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商品説明
現在では、「医療分野」「事前予測システム」「猛暑予測システム」「気象災害予測システム」など、「機械学習」や「ＡＩ」は、当たり前のように実社会に溶け込んできています。本書は、こうした現状を踏まえ、「ＡＩが専門でない技術者や研究者」など、さまざまな分野の人が、実際に「機械学習」「ＡＩ」を使って、実務に活用できることを考えて執筆したものです。
現在では、「医療分野」「事前予測システム」「猛暑予測システム」「気象災害予測システム」など、「機械学習」や「AI」は、当たり前のように実社会に溶け込んできています。
そして、AIの専門家でなくとも「自前のパソコンで、できれば無償でAIを実務で応用したい」と思っている方は少なくありません。
ですが、「難しそう」と、まだまだ「機械学習」「AI」のハードルは高く感じられています。
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本書は、こうした現状を踏まえ、「AIが専門でない技術者や研究者」など、さまざまな分野の人が、実際に「機械学習」「AI」を使って、実務に活用できることを目的にしています。
目次
第1章 データの構造
1-1 Big Data
1-2 Small Data
1-3 One Data
第２章 データのスケール（情報量・感覚量）
2-1 情報量
2-2 感覚量
第３章 「Fractal次元」を利用した中小河川の流域治水への応用
3-1 あいまいな次元
3-2 「Fractal次元」を利用した 中小河川の流域治水への応用
3-3 1次元から0次元の「はざま」の視点で捉える過疎化の「カントール集合化」のモデル
第４章 数値データの解析
4-1 #7119救急車を呼ぶ前に （Projection Plot：影響の大きい要因探査）
4-2キュウリの病害の画像解析
4-3 季節変動を受けるバラつきのある時系列データ
第5章 「文字データ」の解析
5-1 文字データの処理（文字データの数値化）
5-2 不確実な尺度をもつデータの解析
5-3 野菜の成長評価の分析 欠測値の多いデータ
第6章 数値と文字データの混在型データの解析
6-1 米国での輸入自動車の価格評価と予測
6-2 ワインの選好―「学習データ」と「テストデータ」を使う方法（深層学習：Deep Learning）
6-3 「アンケート・データ」の解析
商品詳細
- シリーズ名
- Ｉ／Ｏ ＢＯＯＫＳ
- 出版社名
- 工学社
- サイズ
- ２１ｃｍ
- 対象年齢
- 一般
- フォーマット
- 単行本
注意事項
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