はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス

ブルーバックス
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はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス
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内容紹介

飛躍的な進歩を遂げている機械学習を、難解な数式・プログラミングなしで解説する画期的入門書!
中学数学の知識だけでAIのエッセンスがわかる。

近年、著しい進歩を続ける機械学習。センター入試の英語の試験では機械学習を使うことで、200満点中185点をとることに成功し、将棋や囲碁ではもはや人間が太刀打ちできないレベルの能力を獲得。画像処理にいたっては、フェイク画像はもちろんのこと、オリジナルのキャラクターを造形できるところまで到達している。今後のビジネスや研究を続けていくうえでもはや無視できない存在になりつつある「機械学習」だが、言葉ばかりが先走りして、その本質を理解している人はごくわずかだ。「機械学習」とはいかなるものか、なぜ、近年飛躍的な進歩を遂げることができたのか。機械学習の専門家であり、科学出版賞を受賞した書き手として知られる田口善弘氏が、難解な数式やプログラミングをいっさい使うことなく、機械学習の本質を丁寧に解説する。

本書が取り扱う機械学習の手法
・k近傍法
・主成分分析
・多次元尺度構成法
・線形回帰
・線形判別
・ロジスティック回帰
・マルコフ過程
・決定木
・ベイジアンネットワーク
・カーネルトリック
・ニューラルネットワーク
・深層学習(ディープラーニング)
・CNN
・モンテカルロツリーサーチ
・GAN
・BERT
・量子暗号
・量子アニーリング

目次

はじめに 
第 1 章 埋め込む
 連想ゲーム 
 隣は何をする人ぞ─k近傍法 
 位置と距離 
 影絵で考える─主成分分析 
 近いか遠いか、それが問題だ─多次元尺度構成法 

第 2 章 足し上げる
 足し算が命─線形回帰 
 k近傍法と線形回帰 
 交差検定と過学習 
 世界を二分する─線形判別 
 未来は過去で決まっている─自己回帰モデル 

第 3 章 かけ合わせる
 ドレイクの方程式 
 「かけ合わせる」を「足し上げる」で表現する 
 ロジスティック回帰 
 隠れた変数としての合格確率 
 未来は過去で決まっている ─マルコフ過程 

第4章 枝分かれする
 運命の分かれ道─決定木 
 仮想的なサマー─気まぐれな場合 
 決定木の学習  
 未来は過去で決まっている ─ベイジアンネットワーク 

第5章 次元をあげる
 見えない次元を見る─カーネルトリック 
 見えない変数の実在性─伏線とどんでん返し 
 見えない次元は推定できるか? ─視覚心理学 
 場所の推定から距離の推定へ─距離の概念の拡張 

第6章 正しいって何?
 「現実」の「正解」がどれだけ正しく「予測」できるか? 
 「予測」はどれだけ正確か? 
 当たりの割合 
 AUC 

第7章 深層学習
 パーセプトロン─深くない深層学習 
 ニューラルネットワーク─パーセプトロンを重ねて 
 深層学習─遅れてきた奇跡のツール 
 CNN ─画像処理のためのアーキテクチャー 
 BERT ─すべては自然言語処理のために 
 モンテカルロツリーサーチ─ゲームを変えた革命手法
 GAN ─学習から創造へ 
 深層学習はなぜ高性能なのか? 

第8章 量子計算機
 量子暗号─盗聴不可能な究極の暗号 
 量子計算で計算する─長い計算を一瞬で 
 量子計算は機械学習なのか? ─量子アニーリング 
 データ駆動型知性の時代へ 

 おわりに

製品情報

製品名 はじめての機械学習 中学数学でわかるAIのエッセンス
著者名 著:田口 善弘
発売日 2021年07月15日
価格 定価:1,100円(本体1,000円)
ISBN 978-4-06-523960-5
通巻番号 2177
判型 新書
ページ数 224ページ
シリーズ ブルーバックス

著者紹介

著:田口 善弘(タグチ ヨシヒロ)

1961年、東京生まれ。中央大学理工学部教授。1995年に執筆した『砂時計の七不思議―粉粒体の動力学』 (中公新書)で第12回(1996年) 講談社科学出版賞受賞。その後、機械学習などを応用したバイオインフォマティクスの研究を行い、最近はテンソル分解というもので変数選択する(!)という研究に嵌まっており、その成果を2019年9月にシュプリンガー社から英語の専門書(単著)として出版した。最新作は『生命はデジタルでできている』(講談社ブルーバックス)

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