試せる４５！人工知能アルゴリズム全集

目的に合ったアルゴリズムを使えば，人間からは複雑に見えるデータを，簡単に分析/解析できます．そして，仕組みを知っておくと，うまく使いこなすことができます．本書は数式を抑え，図を多用し，手を動かしながら理解していただけるように配慮しました．

目次

本書は『Interface』誌·
連載「人工知能アルゴリズム探検隊」および，『Interface』誌に掲載した記事を編集したものです．

☆目次

☆第1部　アルゴリズムを試す準備

●第1章　アルゴリズムを知っていた方が良い理由
知らないとこうなる
本書のロードマップ
コラム　AIマップβ2.0をもとに人工知能について知る

●第2章　Rのインストールとプログラムの動かし方
インストールする
起動してプログラムを実行してみる
コラム　Rをさらに便利にするR Studioの導入

●第3章　Processingのインストールとプログラムの動かし方
特徴…ウィンドウ上に図形を簡単に描画できる
インストールする
起動と使い方
サンプル・プログラムを動かす
プログラムの構成

☆第2部　いろいろな人工知能

●第1章　パターン認識でよく使われる「サポート・ベクタ・マシン」
パターン認識向きサポート・ベクタ・マシンの仕組み
実験…きのことたけのこを見分ける！
プログラミング

●第2章　ニューラル・ネットの基本学習法「バックプロパゲーション」
ニューラル・ネットワークの基礎知識
バックプロパゲーションによる学習手順
実験…お菓子の音を学習して聞き分ける
認識率向上テクニック

●第3章　パラメータから分類「主成分分析」
原理
主成分分析の計算方法
主成分の計算はRで
応用例…けん玉の技能向上に

●第4章　多数データのグループ分け「クラスタ分析」
クラスタ分析の特徴
処理のイメージ
処理の流れ
体験1…まずは練習用データで
体験2…動物データで
体験3…前回のけん玉データで

●第5章　 少数データを丁寧に分けられる「階層型クラスタ分析」の基本原理
階層型クラスタ分析の特徴
使い方のイメージ
処理の流れ
体験1…まずは練習用データで
体験2…動物データで

●第6章　少数データ分類向き「階層型クラスタ解析」を実験で試す

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