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【図書】 Ｐｙｔｈｏｎではじめる教師なし学習

機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用 --
Ａｎｋｕｒ　Ａ．Ｐａｔｅｌ ／著, 中田秀基 ／訳   -- オライリー・ジャパン -- ２０２０．４ -- ２４ｃｍ -- ３１７ｐ

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タイトル Ｐｙｔｈｏｎではじめる教師なし学習
副書名 機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
著者名等 Ａｎｋｕｒ　Ａ．Ｐａｔｅｌ ／著, 中田秀基 ／訳  
出版 オライリー・ジャパン ２０２０．４
大きさ等 ２４ｃｍ ３１７ｐ
分類 007.13
件名 機械学習 , プログラミング（コンピュータ）
注記 原タイトル：Ｈａｎｄｓ‐Ｏｎ　Ｕｎｓｕｐｅｒｖｉｓｅｄ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ　Ｕｓｉｎｇ　Ｐｙｔｈｏｎ
注記 索引あり
著者紹介 【Ａｎｋｕｒ　Ａ．Ｐａｔｅｌ】Ｖｉｓｔａ　Ｅｑｕｉｔｙ　Ｐａｔｈｎｅｒｓのポートフォリオ企業である７Ｐａｒｋ　Ｄａｔａのデータサイエンス担当副社長。プリンストン大学のウッドロー・ウィルソン・スクール卒業。現在、ニューヨーク市のトライベッカ在住。世界中を旅している。（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）
要旨 教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。さらに、変分オートエンコーダ（ＶＡＥ）や敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、制限付きボルツマンマシン（ＲＢＭ）などの生成モデルも紹介します。
目次 １部　教師なし学習の基礎（機械学習エコシステムにおける教師なし学習の立ち位置；機械学習プロジェクトのはじめから終わりまで）；２部　ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎを用いた教師なし学習（次元削減；異常検出　ほか）；３部　ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓを用いた教師なし学習（オートエンコーダ；オートエンコーダハンズオン　ほか）；４部　ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗとＫｅｒａｓを用いた深層教師なし学習（制限付きボルツマンマシンを用いた推薦システム；深層信念ネットワークを用いた特徴量検出　ほか）
ISBN(13)、ISBN 978-4-87311-910-6　　 4-87311-910-3
書誌番号 1113777680
URL https://opac.lib.city.yokohama.lg.jp/winj/opac/switch-detail.do?bibid=1113777680

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所蔵館 所蔵場所 別置 請求記号 資料区分 状態 取扱 資料コード
中央 ４階自然科学 Map 情報科学 007.1 一般書 利用可 - 2066091670 iLisvirtual
旭 公開 Map 情報科学 007.1 一般書 利用可 - 2068890031 iLisvirtual
栄 公開 007.1 一般書 貸出中 - 2067312948 iLisvirtual

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