スモールデータ解析と機械学習

著者 : 藤原幸一

• オーム社 (2022年2月19日発売)

作品紹介・あらすじ

スモールなデータの解析手法・ノウハウが身につく！
人工知能によるビッグデータ解析が近年、広く注目されています。しかし、製造メーカなどのほとんどの一般企業においてはデータ量が少なかったり偏っていたりする、スモールデータがデータの中心です。本書はそのようなスモールデータの解析手法を解説するものです。
Webデータや気象データに代表されるようなビッグデータが注目される一方で、機械の故障データのように発生自体がまれであったり、臨床データのように倫理的な問題からデータ収集が困難、あるいはラベリングが専門家以外困難で教師データが集まらなかったりするスモールなデータ、すなわちスモールデータが存在します。
これらのデータは測定されている変数の数に比べて統計モデリングに必要なデータが不足していたり、正負双方のサンプルが必要となる分析において、その取得が困難といったような問題があり、そのままビッグデータの考え方を適用するのは適当ではありません。
本書は、はじめにスモールデータとは何かから、データの作り方となる次元削減と回帰分析の手法、つづいてスパースなデータのモデリング、クラスタリング、不均衡なデータの解析手法、異常検出を述べていきます。そして最後にスモールデータの解析においてのポイント・考え方を述べて、読者がスモールデータを有効に解析できるようになるようまとめました。

感想・レビュー・書評

[M. Nakamotoさんの感想 · 2023年4月30日]

すごくいい本だと思います。いい復習になった部分多かったです。工業というか産業のイシューに近い問題意識を起点とし、対応策が系統的に語られていると思います。若手に読んでもらいたいと思える本でした。

[北海道大学保健科学研究院図書室さんの感想 · 2023年2月27日]

電子ブックへのリンク：https://kinoden.kinokuniya.co.jp/hokudai/bookdetail/p/KP00059140
※学外から利用する場合、リンク先にて「学認でサインイン」

[東京大学医学図書館（電子ブック）さんの感想 · 2023年2月14日]

同時アクセス数1

【学内から】
https://kinoden.kinokuniya.co.jp/u-tokyo/bookdetail/p/KP00059140

【学外から】
https://utokyo.idm.oclc.org/login?url=https://kinoden.kinokuniya.co.jp/u-tokyo/bookdetail/p/KP00059140
【必読：EZproxy利用時の注意点】
https://www.lib.u-tokyo.ac.jp/ja/library/literacy/user-guide/campus/offcampus/ezproxy

[fraserlibさんの感想 · 2022年5月19日]

請求記号　417/F 68

[学習院大学 法経図書センターさんの感想 · 2022年4月13日]

東2法経図・6F開架：007.1A/F68s//K

著者プロフィール

生物ジャーナリスト・写真家・作家。
：ネイチャーズ・プラネット代表。学習院女子大学非常勤講師。秋田県生まれ。日本とオーストラリアの大学・大学院で生物学を専攻し、グレート・バリアー・リーフにあるリザード・アイランド海洋研究所で研究生活を送る。その後、野生生物の生態や環境に視点をおいて、世界中を訪れている。日本テレビ『天才！志村どうぶつ園』監修や『動物惑星』ナビゲーター、『世界一受けたい授業』生物先生。NHK『視点・論点』、『アーカイブス』、TBS『情熱大陸』、テレビ朝日『素敵な宇宙船地球号』などに出演。
著書に、『えんとつと北極のシロクマ』（少年写真新聞社）、『環境破壊図鑑』『南極がこわれる』『アマゾンがこわれる』（以上ポプラ社）、『地球の声がきこえる』（講談社）、『森の声がきこえますか』（PHP研究所）、『きせきのお花畑』（アリス館）、『ヒートアイランドの虫たち』（あかね書房）、『小さな鳥の地球たび』『地雷をふんだゾウ』『ガラパゴスに木を植える』（以上岩崎書店）、『森の顔さがし』（そうえん社）など多数。

「2018年 『砂漠が泣いている』 で使われていた紹介文から引用しています。」