トピックモデル

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トピックモデル
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内容紹介

日々生成されるデータを「意味」のある情報としてとらえるための基礎技術を、その牽引役の1人が丁寧に解説した。離散確率分布の基礎から各種モデル、テキストデータにとどまらない応用事例までが1冊にまとまり、学びやすい。書籍初収録の例も豊富に含まれている。コンパクトでありながら、親切な記述なので、ついていける、読み通せる。


離散確率分布の基本から、各種モデル、応用事例、今後の展開までが1冊で見通せる。日々生成されるデータはそのままでは意味を成さない。機械がデータの意味を発見できる背景、理論、応用がわかる。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

全29巻のうち第1期として、以下の4点を同時刊行!

『機械学習のための確率と統計』杉山 将・著
『深層学習』岡谷 貴之・著
『オンライン機械学習』海野 裕也/岡野原 大輔/得居 誠也/徳永 拓之・著
『トピックモデル』岩田 具治・著

第2期の刊行は2015年8月、第3期の刊行は2015年12月の予定(^o^)/

【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

目次

  • シリーズの刊行にあたって
  • はじめに
  • 第1章 確率の基礎
  • 第2章 ユニグラムモデル
  • 第3章 混合ユニグラムモデル
  • 第4章 トピックモデル
  • 第5章 トピックモデルの拡張:他の情報も利用する
  • 第6章 トピックモデルの拡張:トピックに構造を入れる
  • 第7章 文書以外のデータへの適用
  • 第8章 トピック数の推定
  • 付録A  代表的な確率分布
  • 参考文献
  • 索引

製品情報

製品名 トピックモデル
著者名 著:岩田 具治
発売日 2015年04月08日
価格 定価 : 本体2,800円(税別)
ISBN 978-4-06-152904-5
判型 A5
ページ数 160ページ
シリーズ 機械学習プロフェッショナルシリーズ

著者紹介

著:岩田 具治(イワタ トモハル)

NTT コミュニケーション科学基礎研究所
主任研究員(特別研究員)

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