Ｐｙｔｈｏｎではじめる教師なし学習 機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用
| 出版社名 | オライリー・ジャパン |
|---|---|
| 出版年月 | 2020年4月 |
| ISBNコード |
978-4-87311-910-6
（4-87311-910-3） |
| 税込価格 | 3,960円 |
| 頁数・縦 | ３１７Ｐ ２４ｃｍ |
商品内容
| 要旨 |
教師なし学習はラベル付けされていないデータから学習する機械学習の一種です。現在の機械学習では大量のラベル付きのデータを用いる教師あり学習が主流ですが、ラベルを付けるには膨大なコストがかかります。現実世界に機械学習を適用していくためには、ラベル付けを必要としない教師なし学習の重要性が増してくると考えられます。本書は実践的な視点から、データにある隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介します。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を各段に広げる教師なし学習の本質に迫ります。さらに、変分オートエンコーダ（ＶＡＥ）や敵対的生成ネットワーク（ＧＡＮ）、制限付きボルツマンマシン（ＲＢＭ）などの生成モデルも紹介します。 |
|---|---|
| 目次 |
１部 教師なし学習の基礎（機械学習エコシステムにおける教師なし学習の立ち位置 |
おすすめコメント
機械学習の手法の１つ、教師なし学習に絞って解説した実践書！ 教師なし学習は、大きく３つに分類される機械学習の手法のうちの１つ。従来は、教師あり学習が主流でしたが、これからのデータ分析の形を考えると、教師なし学習も大きな一角を占めていくと考えられています。本書では、実践的な視点で、データ内に隠れている見つけにくいパターンを特定し、異常を検出し、自動的に特徴量抽出と選択を行っていきます。さらには、異なる機械学習手法の長所と短所を比較し、データに最適な手法の選び方についても、示していきます。