近刊検索 デルタ

2021年5月27日発売

工学社

実務のための「機械学習」と「AI」

I/OBOOKS
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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。
目次
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―「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
著者略歴
和田 尚之(ワダ ヒロシ wada hiroshi)
宮城県気仙沼生まれ、東京日本橋人形町で過ごす。 日本大学在学中渡米、カリフォルニア大学バークレー校教授ガレット・エクボ氏の事務所で環境論の研究。 卒業後、日本大学数理工学科登坂宜好教授の研究室で、環境分野での境界要素法の研究。 1998年に長野に移住。 2003年、州信大学大学院工学系研究科博士後期課程修了(奥谷 巖教授・研究室)。地元の大学で非常勤講師として10年教鞭を取る。 その後、慶應義塾大学の武藤佳恭教授のもとで自然エネルギーを使った観光・地域活性化や機械学習の教育啓蒙活動などを行なっている。 専門は地域学(自己組織化臨界状態理論)、数理学(データサイエンス・機械学習)。 現在、技建開発(株)教育センター長。工学博士、技術士、1級建築士、専門社会調査士。
タイトルヨミ
カナ:ジツムノタメノキカイガクシュウトエイアイ
ローマ字:jitsumunotamenokikaigakushuutoeiai

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工学社の既刊から
Node-REDユーザーグループジャパン/著 古城篤/著 田中正吾/著 萩野泰士/著 ほか
I/O編集部/編集
もうすぐ発売(1週間以内)
産業編集センター:小林みちたか 
美術出版社:藤井フミヤ 
日経BP 日本経済新聞出版本部:湯進 
KADOKAWA:須垣りつ 庭春樹 
エール出版社:鳩山文雄 

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