「人工知能」といわれる手法のしくみを学ぶ入門書
バイオインフォマティクスで重要な各種手法を原理から理解
統計学など古典的な手法からはじめ，現在主流となっている実用的な技術まで扱う．
最小限の数式と図や具体例で平易に解説
【主な目次】
1. バイオインフォマティクス概観
1.1 分子生物学概観
1.2 ゲノムと遺伝子
1.3 バイオインフォマティクスにおける研究課題
1.4 バイオインフォマティクス・データとその表現法
1.5 予備知識と数学記号
1.6 配列アラインメント
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2. クラス分類
2.1 k近傍法
2.2 単純ベイズ法
2.3 決定木とランダムフォレスト
2.4 サポートベクターマシン
2.5 線形判別分析
2.6 ベイジアンネットワーク
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3. 回帰とパラメータ推定
3.1 線形回帰
3.2 ロジスティック回帰
3.3 一般化線形モデル
3.4 正則化回帰
3.5 隠れマルコフモデル
3.6 条件つきマルコフ場
3.7 変分ベイズ法
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4. クラスタリング
4.1 階層型クラスタリング
4.2 k平均法
4.3 自己組織化マップ
4.4 混合正規分布
4.5 スペクトラルクラスタリング
4.6 バイクラスタリング
4.7 リスタートつきランダムウォーク
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5. 行列分解
5.1 行列分解の意味
5.2 固有値分解
5.3 特異値分解
5.4 非負値行列因子分解
5.5 行列の同時分解
5.6 正則化項つき行列分解
5.7 テンソル分解
5.8 高次特異値分解
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6. 次元削減・可視化
6.1 特徴選択
6.2 主成分分析
6.3 正準相関分析
6.4 多次元尺度構成法
6.5 t-SNE
6.6 UMAP
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7. ニューラルネットワーク
7.1 ニューロンとネットワーク
7.2 誤差逆伝播法
7.3 畳み込みニューラルネットワーク
7.4 グラフ畳み込みネットワーク
7.5 回帰型ニューラルネットワーク
7.6 LSTM
7.7 自己符号化器
7.8 変分自己符号化器
7.9 アテンション
7.10 敵対的生成ネットワーク
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文献
索引
