スモールデータ解析と機械学習(スモールデータカイセキトキカイガクシュウ)

Name: スモールデータ解析と機械学習
Author: 藤原 幸一
ISBN: 9784274227783

著者:: 藤原　幸一(フジワラコウイチ)
出版社:: オーム社
出版日:: 2022年02月19日頃
ISBN:: 9784274227783
価格:: ¥3,520
在庫:: 1
判型:: 単行本

★★★★★5.0(1 件)

総合

192位

↑ 1 ランクアップ5 件の言及

言及数

504位

中級者向け

機械学習スモールデータ統計モデリング次元削減回帰分析スパースデータクラスタリング不均衡データデータ解析教師データ

Amazon で見る楽天ブックスで見る

書籍紹介

スモールなデータの解析手法・ノウハウが身につく!
人工知能によるビッグデータ解析が近年、広く注目されています。しかし、製造メーカなどのほとんどの一般企業においてはデータ量が少なかったり偏っていたりする、スモールデータがデータの中心です。本書はそのようなスモールデータの解析手法を解説するものです。
Web データや気象データに代表されるようなビッグデータが注目される一方で、機械の故障データのように発生自体がまれであったり、臨床データのように倫理的な問題からデータ収集が困難、あるいはラベリングが専門家以外困難で教師データが集まらなかったりするスモールなデータ、すなわちスモールデータが存在します。
これらのデータは測定されている変数の数に比べて統計モデリングに必要なデータが不足していたり、正負双方のサンプルが必要となる分析において、その取得が困難といったような問題があり、そのままビッグデータの考え方を適用するのは適当ではありません。
本書は、はじめにスモールデータとは何かから、データの作り方となる次元削減と回帰分析の手法、つづいてスパースなデータのモデリング、クラスタリング、不均衡なデータの解析手法、異常検出を述べていきます。そして最後にスモールデータの解析においてのポイント・考え方を述べて、読者がスモールデータを有効に解析できるようになるようまとめました。
第 1 章スモールデータとは
第 2 章相関関係と主成分分析
第 3 章回帰分析と部分的最小二乗法
第 4 章線形回帰モデルにおける入力変数選択
第 5 章分類問題と不均衡データ問題
第 6 章異常検知問題
第 7 章データ収集や解析の心構え