[BOOKデータベースより]
１ データサイエンス入門（データにもとづく帰納的な推論；エンジニアリングとサイエンスの違い ほか）
２ データサイエンスによるモデリング（Ｋｙｐｈｏｓｉｓデータ；データブラウジング ほか）
３ 教師あり機械学習の基礎（ロジスティック判別；サポートベクターマシン ほか）
４ 教師なし機械学習の基礎（クラスタリング；主成分分析）
５ ニューラルネットワーク入門（層の追加―フィードフォワードニューラルネットワークの導入；３層構造のニューラルネットワーク ほか）
Ａ 本書の付録
「なぜ」を導くデータサイエンスでAIの透明化を実現する！
AIの要である機械学習は、結果を導き出す過程がブラックボックス化する問題があり、AI実用化の障害となっている。その解決策として、丹念なデータ分析によりデータの背景にある現象を統計モデルで表現する、本来の意味での「データサイエンス」の活用が期待されている。メカニズムが理解可能なモデルをAIの頭脳に使うことで、AIの透明化――すなわち説明可能なXAIも実現できる！
本書ではデータサイエンスの考えに基づく統計モデリングの解説に加え、機械学習の代表的な手法を Rを用いて体験していく。本書を読み込めば、探索的データ解析と機械学習、それぞれの本質を学ぶことができる。?
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