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- Amazon.co.jp ・本 (433ページ)
- / ISBN・EAN: 9784000103565
作品紹介・あらすじ
計算機はどう認識し、学習するのか。ソフトウェア科学の最先端テーマであり、かつ従来別々の分野で扱われてきたこの問題を、ともに情報表現の生成と変換の過程であると捉え直し、統一的に解説する。代表的な表現法には具体的なアルゴリズムを付けた。さらに新しい情報処理として、ニューラルネットによる認識と学習の手法を紹介する。記述は、初学者が予備知識なしに要点を理解できるよう配慮し、類のない人工知能論の入門書とした。
感想・レビュー・書評
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計算機によるパターン認識と学習について、基礎的方法を記述している。
まず、基礎知識として、①計算機による認識や学習とは何か、②パターン認識や学習で扱う情報表現の方法と、それらの表現の生成や変換の方法について、述べている。
次に、パターン認識として、①パターンの特徴の抽出方法、②それらを活用したパターン理解の方法について、様々なアルゴリズムを、演習を用いながら説明している。
さらに、学習として、①学習とは何かといった計算機による学習の基礎、②手続きの学習、③論理に基づく学習、④大量データからの学習、を説明している。
最後に、並列分散処理として、分布的なパターン表現を用いた場合の学習法が説明されている。
なお、ここで扱うパターン認識は、画像パターンの認識のみを扱っており、音声や3次元画像、動画などなどの他のデータに関する認識は、取り扱っていない。詳細をみるコメント0件をすべて表示
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