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[BOOKデータベースより]
ビッグデータ、AI時代の本格的到来により大量データを読み解き、数量的思考で課題を解決するための「データサイエンス」が重要になってきました。本書はデータの使い方からディープラーニングまで、「データサイエンス」の手法と原理の基本を解説しています。
第1章 データサイエンス
[日販商品データベースより]第2章 データと前処理
第3章 モデル化と最適化
第4章 パターン認識
第5章 多変量解析
第6章 遺伝的アルゴリズム
第7章 サポートベクターマシン
第8章 ニューラルネットワーク
第9章 ディープラーニング
データサイエンスって何だ? に答える一冊!
近年、ビジネス誌の特集に「データ分析」「統計学」「人工知能(AI)」といった言葉をよく目にするようになりました。
第4次産業革命を迎え、あらゆるモノをインターネットに接続し、膨大なデータを収拾・分析するIoT社会において、ひたすらに増え続けるデータ(ビッグデータ)を有効かつ効率的に処理し、ビジネス・研究に生かすための「データサイエンス」は文系・理系問わず、もはや現代の必修科目といえるでしょう。
本書は、この「データサイエンス」について、これだけは知っておきたい基本事項を解説したものです。
データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、データサイエンスの書籍にありがちなふくざつな数式は最小限に、その基本的な考え方と手法の原理を紹介しています。
・データサイエンスの基本となる考え方、手法を知りたい方
・データサイエンスを学びたいが、数式やプログラミングによる説明だとよくわからない/よくわからなかったという方
・データ分析部署、システム開発会社の新入社員、若手の方で知識を整理したい方
・自身の研究や実務にデータサイエンスを生かしたいが、なにからはじめればよいかわからない方
におすすめの一冊となっています。