- Amazon.co.jp ・本 (192ページ)
- / ISBN・EAN: 9784061529083
作品紹介・あらすじ
企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出す、あるいは変化の「兆し」を素早くつかむ必要がある人なら必読。
【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。
第2期として、以下の4点を同時刊行!
統計的学習理論 金森 敬文・著
サポートベクトルマシン 竹内 一郎/烏山 昌幸・著
確率的最適化 鈴木 大慈・著
異常検知と変化検知 井手 剛/杉山 将・著
第3期の刊行は2015年12月、第4期の刊行は2016年4月の予定。
【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
感想・レビュー・書評
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一口に異常検知といっても、問題設定によって様々な手法があり、それらを簡潔にまとめた書籍。具体的な適応例は各1文で紹介されている程度だが、それぞれの手法の長所や特徴による違いが順を追って分かるように構成されていて良い。杉山氏担当の10・11章はやや圧縮気味。KL情報量は他のMLPシリーズにも出てくるし「機械学習のための確率と統計」のように別冊でもよかったのでは。本作は井手氏の「入門 機械学習による異常検知」の続編に相当するらしく、LOFなどは省略。
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機械学習を生業とするなら読んでおくべき教科書でしょうね。
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異常検知の種類と基本的なアプローチ方法について学べた。
異常検知はデータ解析の中でも難しい部類として扱われることも多く、基礎知識が十分にないと理解できない印象。
後半の章は専門に勉強しないと、ちゃんとした理解はきつそうだった。 -
請求記号 007.1/I 19