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杉山聡
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本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門　統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫！ Kindle版

杉山聡 (著) 形式: Kindle版
4.5 5つ星のうち4.5 203個の評価
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  1. 言語
    日本語
  2. 付箋メモ
    有効になっていません
  3. 出版社
    ソシム
  4. 発売日
    2022/8/5
  5. ファイルサイズ
    196127 KB
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  7. Word Wise
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商品の説明

出版社からのコメント

そのモデル、本質を理解して使っていますか?
本当にデータの全てを活用しきれていますか?

回帰分析、ResNet、方策勾配法、因子分析・主成分分析、階層ベイズモデリング、正準相関分析、カーネル回帰分析・・・実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群を完全網羅!
【強化学習はいつ使うべきなのか?】
【なぜ、勾配決定木や畳み込みは強いのか?】
【結局、ベイスの定理は何に使えるのか?】
すべての疑問が間違いなく解消されます!

◎目次
序章 分析モデルを学ぶための準備

第1部 定型データの扱い
第1章 回帰分析
第2章 回帰分析の結果の評価と解釈
第3章 ロジスティック回帰分析
第4章 機械学習を用いた回帰・分類

第2部 非定型データの扱い
第5章 深層学習入門
第6章 画像の分類
第7章 物体検出とセマンティックセグメンテーション
第8章 基本的な自然言語処理手法
第9章 深層学習を用いた自然言語処理モデル(前半)
第10章 深層学習を用いた自然言語処理(後半)
第11章 統計的言語モデル
第12章 付加構造があるデータの扱い

第3部 強化学習
第13章 強化学習とは
第14章 強化学習の技法
第15章 深層強化学習の技法

第4部 データから知見を得る方法
第16章 クラスタリング
第17章 因子分析・主成分分析
第18章 データの関連を調べる分析
第19章 データの背後の構造を用いる分析

第5部 線形回帰分析の深い世界
第20章 多重共線性
第21章 発展的な回帰分析

登録情報

  • ASIN ‏ : ‎ B0B7NBX66Z
  • 出版社 ‏ : ‎ ソシム (2022/8/5)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2022/8/5
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • ファイルサイズ ‏ : ‎ 196127 KB
  • Text-to-Speech（テキスト読み上げ機能） ‏ : ‎ 有効になっていません。
  • X-Ray ‏ : ‎ 有効にされていません
  • Word Wise ‏ : ‎ 有効にされていません
  • 付箋メモ ‏ : ‎ 有効になっていません
  • カスタマーレビュー:
    4.5 5つ星のうち4.5 203個の評価

著者について

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杉山聡

杉山聡

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博士（数理科学 / 東京大学大学院）を2017年に取得。

2016年10月から株式会社アトラエに新卒入社。

転職サイト「Green（グリーン）」のマーケティングに従事したのち、

社内初の Data Scientist に転向し、Data Science teamを立ち上げ。

現在はエンゲージメント解析ツール「Wevox（ウィボックス）」にてデータ分析機能の開発に従事。

業務のかたわら、SFC上席所員として慶應義塾大学 総合政策学部 島津明人研究室に所属しワーク・エンゲイジメントの研究活動も行っている。

データサイエンスVTuberの AIcia Solid Projectを運営し、統計や機械学習など幅広いトピックの動画を投稿。38,000人のチャンネル登録者を数える。

https://youtube.com/@AIcia_Solid

著書に『本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門』 （ソシム、2022）

カスタマーレビュー

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Amazon カスタマー
5つ星のうち5.0 内容充実
2024年1月13日に日本でレビュー済み
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tko
5つ星のうち4.0 APIリファレンスのサマリーです
2024年4月18日に日本でレビュー済み
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前田
5つ星のうち5.0 数学警察さん達厳しすぎ
2023年2月18日に日本でレビュー済み
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6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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zimi
5つ星のうち5.0 第4部が特に参考になりました
2022年8月20日に日本でレビュー済み
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7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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🐶
5つ星のうち3.0 理解は人それぞれ
2023年3月24日に日本でレビュー済み
12人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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id
5つ星のうち5.0 最初の一冊にオススメ、辞書的にも使える
2022年8月25日に日本でレビュー済み
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7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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null
5つ星のうち4.0 人を選ぶ入門書
2022年11月9日に日本でレビュー済み
10人のお客様がこれが役に立ったと考えています
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zsh
5つ星のうち5.0 なんとなくで終わらせないデータサイエンティスト向けの良書
2022年7月31日に日本でレビュー済み
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