出版書誌データベース

　本書は、機械学習を単なる「ツールボックス」としてではなく、「一定の数理的理解をもちながら利用したい」という読者のための書です。

　「文章から著者を当てる」簡単な人工知能を作りながら、
・機械学習の「アルゴリズム」の仕組み。
・どうすれば人工知能の予測性能を高めるには。
・「サポートベクターマシン」や「カーネル関数」とは何か。
といった、機械学習の「基本的な考え方」や、「基礎的な概念」「知識」を解説。

　機械学習や人工知能の仕組みを深く理解し、活用する力を養います。

■「機械学習」と「データ」の類似度
「機械学習」と「人工知能」
「機械学習」でできること
「学習アルゴリズム」の仕組み
「データの類似度」と機械学習
類似度関数
多様なデータ形式の類似度関数

■「距離関数」による「機械学習」
著者当てゲーム
機械学習における「探索」のサイクル
特徴設計
データ加工（第1ラウンド）
類似度関数の設計（第1ラウンド）
「学習アルゴリズム」の選択（第1ラウンド）
「ハイパーパラメータ」の最適化（第1ラウンド）
モデルの評価（第1ラウンド）
データの加工（第2ラウンド）
学習アルゴリズムの選択（第2ラウンド）
パラメータの最適化とモデルの評価（第2ラウンド）
データの加工と類似度関数の設計（第3ラウンド）
学習アルゴリズムの選択（第3ラウンド）
ハイパーパラメータの最適化とモデルの評価（第3ラウンド）

■情報量に基づく類似度関数
確率の基礎
情報量
バラつきの指標としての情報量
確率分布の比較
「ジェンセン-シャノン情報量」による「著者当てゲーム」

■「カーネル関数」による類似度評価
カーネル関数
カーネルマシン
サポートベクターマシンによる「著者当てゲーム」

他著：申　吉浩
申　吉浩
1960年　大韓民国ソウル生まれ
1990年　東京大学大学院理学系研究科数学専門課程博士課程単位取得退学
2007年　Carnegie Mellon CyLab Japan 教授
2010年　兵庫県立大学大学院応用情報科学研究科教授
現在・学習院大学計算機センター教授・博士（工学）

他著：甘利　丈慈
甘利　丈慈
1999年 東京生まれ
現在・学習院大学大学院自然科学研究科1年"

他著：髙井　絢之介
髙井　絢之介
1998年　茨城生まれ
現在・学習院大学大学院自然科学研究科1年