「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　「家庭用パソコン」と「Ｅｘｃｅｌ」で「大型データ」を扱う！

「次世代ＡＩ」「脳科学に基づく人工知能技術」を支える１つとして、「ビッグ・データ」が欠かせません。「自己組織化」で、家庭用パソコンでも「大型のデータ」を「機械学習・ＡＩ」で扱えるようにします。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。さらに、「機械学習・ＡＩ」への展開を目指します。

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。
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　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。

目次

第１章　「機械学習・ＡＩ」のイメージ
第２章　データを「場」として捉える
第３章　「自己組織化」の基礎
第４章　時間に依存しない「場」のモデルケース
第５章　時間に依存する「場の風景」のモデルケース
第６章　「自己組織化」のための「多変数の合成理論」

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