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データサイエンス教本 Pythonで学ぶ統計分析・パターン認識・時系列データ分析・深層学習

第2版

出版社名 オーム社
出版年月 2023年11月
ISBNコード 978-4-274-23114-8
4-274-23114-3
税込価格 4,180円
頁数・縦 383P 24cm
シリーズ名 データサイエンス教本

商品内容

要旨

データサイエンスは、科学的方法により、仮説発見・仮説検証を通して、データの産み出されたメカニズムや因果性を明らかにし、その知識体系を築くことです。

目次

第1章 はじめに
第2章 データの扱いと可視化
第3章 確率の基礎
第4章 統計の基礎
第5章 回帰分析
第6章 パターン認識
第7章 時系列データ分析
第8章 深層学習の基礎
第9章 深層学習による画像処理
第10章 深層学習による自然言語処理
第11章 生成系深層学習
第12章 深層強化学習

出版社・メーカーコメント

Pythonでデータサイエンスの理論と実践を学ぶ データサイエンスは、「データを科学的に扱う」学問分野です。近年、ICTの進展によって、センサやインターネットを通じて取得できるデータ量が爆発的に増加したこと、コンピュータの高性能化に伴ってこれまでできなかった大規模なデータ処理が可能となったことなどから注目されています。本書は、データサイエンスの基礎となる統計分析からパターン認識(機械学習)、時系列データ分析、深層学習などを、Pythonを使って実際に分析しながら学ぶものです.データの取り扱い、確率・統計の基礎といった基本的なところから、パターン認識、深層学習といった統計・機械学習手法、時々刻々と変化する時系列データの分析などの解説を行い、読者がデータサイエンスの一通りを俯瞰できるようになっています。Pythonを使った解説によって理論と実践を同時に学ぶことができるので、データサイエンスを学び、自身の分野に応用したい方にピッタリの一冊です。第2版にあたっては深層学習を大幅に拡充し、自然言語処理、生成系(AutoEncoder、GAN)などの近年重要視されるテーマを取り上げました。

著者紹介

牧野 浩二 (マキノ コウジ)  
2001年東京工業大学大学院理工学研究科修了。現在、山梨大大学大学院総合研究部工学域・准教授。博士(工学)(東京工業大学)
橋本 洋志 (ハシモト ヒロシ)  
1988年早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程単位取得退学。現在、東京都立産業技術大学院大学・教授。工学博士(早稲田大学)(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)