内容紹介
学ぶことの多い機械学習をマンガでさっと学習でき、何ができるかも理解できる!!
本書は今後ますますの発展が予想される人工知能分野のひとつである機械学習について、機械学習の基礎知識から機械学習の中のひとつである深層学習の基礎知識をマンガで学ぶものです。
市役所を舞台に展開し、回帰（イベントの実行）、識別１（検診）、評価（機械学習を学んだ結果の確認）、識別２（農産物のサイズ特定など）、教師なし学習（行政サービス）という流れで物語を楽しみながら、機械学習を一通り学ぶことができます。
このような方におすすめ
・機械学習の初学者
・文系SE で機械学習のプログラミングが必要な人
・ソフトウェア技術者・ソフトウェア開発業のマネージャ等
・理系学部生の1～2 年次
目次
主要目次
序章 機械学習を教えてください！
第1章 回帰ってどうやるの？
第2章 識別ってどうやるの？
第3章 結果の評価
第4章 ディープラーニング
第5章 アンサンブル学習
第6章 教師なし学習
エピローグ
参考文献
詳細目次
序章 機械学習を教えてください！
○さやかの部屋1 さやかと女子高生あい
第1章 回帰ってどうやるの？
1.1 数字を予測する難しさ
1.2 説明変数から目的変数を求める
1.3 線形回帰関数を求める
1.4 正則化の効果
○さやかの部屋2 数学のおさらい1
第2章 識別ってどうやるの？
2.1 データを整える
2.2 データからクラスを予測する
2.3 ロジスティック識別
2.4 決定木による識別
○さやかの部屋3 数学のおさらい2
第3章 結果の評価
3.1 テストデータで評価しないと意味がない
3.2 学習データ・検証データ・評価データ
3.3 交差確認法
3.4 正解率・精度・再現率・F値
○さやかの部屋4 数学のおさらい3
第4章 ディープラーニング
4.1 ニューラルネットワーク
4.2 誤差逆伝播法による学習
4.3 深層学習に挑戦
4.3.1 ディープニューラルネットワークの問題点
4.3.2 多階層学習における工夫 その１ 事前学習法
4.3.3 多階層学習における工夫 その２ 活性化関数
4.3.4 多階層学習における工夫 その３ 過学習の回避
4.3.5 特化した構造を持つニューラルネットワーク
○さやかの部屋5 数学のおさらい4
第5章 アンサンブル学習
5.1 バギング
5.2 ランダムフォレスト
5.3 ブースティング
○さやかの部屋6 数学のおさらい5
第6章 教師なし学習
6.1. クラスタリング
6.1.1 階層的クラスタリング
6.1.2 分割最適化クラスタリング
6.2 行列分解
○さやかの部屋7 数学のおさらい6
エピローグ
参考文献
索引
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