パソコン・システム開発

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

和田　尚之

工学社 · 2021年5月 · I/OBOOKS

登録している人: 0
読了した人: 0
レビュー: 0

内容紹介

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。＊　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。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　ワインの選好ー「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