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内容紹介
大量データの処理を前提にシンプルかつ効率よく学習を進める手法を紹介！本書は大量データの処理を前提に比較的シンプルな方法で効率よく学習を進める手法を扱う。特にパラメタ調整による学習、帰納的学習、教示学習、進化的手法による規則の学習、ニューラルネットによる学習などC 言語によるプログラム例を示しながら、具体的な手法を紹介。本書で示すプログラム例はWindows パソコンで実行可能で、実際に機械学習の実験を体験することができる。
著者略歴 (「BOOK著者紹介情報」より)
小高 知宏
1983年早稲田大学理工学部卒業。1990年早稲田大学大学院理工学研究科後期課程修了、工学博士。九州大学医学部附属病院助手。1993年福井大学工学部情報工学科助教授。1999年福井大学工学部知能システム工学科助教授。2004年福井大学大学院工学研究科教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
1983年早稲田大学理工学部卒業。1990年早稲田大学大学院理工学研究科後期課程修了、工学博士。九州大学医学部附属病院助手。1993年福井大学工学部情報工学科助教授。1999年福井大学工学部知能システム工学科助教授。2004年福井大学大学院工学研究科教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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まさに入門編。
原始的な機械学習からニューラルネットワークによる学習モデルまで広く説明している。
判断木は概念として改めて確認した。判断木生成支援プログラムとか面白かった。
検索エンジンが用いるN-Gramについては、理解を進めるために実際にVBAに書いてみて、自分の日記に適用してみた。結構、面白かった。
遺伝的アルゴリズムは概要を知ってはいたが、C言語のソースで確認出来るという点は他の書籍には無い良点だ。
同様にニューラルネットワークモデルも説明が綺麗にまとまっており理解しやすい。
ここから、シグモイド関数とは何なのか？といった疑問に展開できそう。
これについても是非試したいところ。
載っていないものとして「強化学習」が無かった。これは別途、書籍が必要かも。
全体的には分り易く、C言語ソースもあり、大変有用な良書だと思う。
原始的な機械学習からニューラルネットワークによる学習モデルまで広く説明している。
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検索エンジンが用いるN-Gramについては、理解を進めるために実際にVBAに書いてみて、自分の日記に適用してみた。結構、面白かった。
遺伝的アルゴリズムは概要を知ってはいたが、C言語のソースで確認出来るという点は他の書籍には無い良点だ。
同様にニューラルネットワークモデルも説明が綺麗にまとまっており理解しやすい。
ここから、シグモイド関数とは何なのか？といった疑問に展開できそう。
これについても是非試したいところ。
載っていないものとして「強化学習」が無かった。これは別途、書籍が必要かも。
全体的には分り易く、C言語ソースもあり、大変有用な良書だと思う。
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