本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等

杉山 聡 ソシムホンシツヲトラエタデータブンセキノタメノブンセキモデルニュウモン トウケイモデルシンソウガクシュウキョウカガクシュウトウ ヨウトトクチョウカラゲンリマデイッキツウカン スギヤマ サトシ 発行年月：2022年07月27日 予約締切日：2022年06月07日 ページ数：468p サイズ：単行本 ISBN：9784802613774 杉山聡（スギヤマサトシ） 東京大学大学院にて博士（数理科学）を取得し、株式会社アトラエに入社し現職。同社の1人目のData　ScientistとしてData　Science　Teamを立ち上げる。本業のデータ分析を通して社会に価値を提供する傍ら、慶應義塾大学総合政策学部島津明人研究室上席所員として仕事文脈の幸福度であるワーク・エンゲイジメントについての研究支援を行うとともに、データサイエンティスト協会スキル定義委員、データサイエンスVTuberのアイシア＝ソリッドを運営する活動を通して、広くデータ分析の啓蒙や人材育成活動に従事。YouTube（VTuber）活動では、硬派な技術的内容が中心ながら3．3万人のチャンネル登録者数を誇る。学歴：2008．4東京大学教養学部理科I類入学。2017．3同博士課程修了（博士（数理科学）取得）。職歴：2016．10ー株式会社アトラエ入社。2019．10ーデータサイエンティスト協会、スキル定義委員に参画（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです） 分析モデルを学ぶための準備／第1部　定型データの扱い（回帰分析ー1次式を用いた数値予測と関係性の理解／回帰分析の結果の評価と解釈ー正しく深い解釈で分析結果に魂を吹き込む　ほか）／第2部　非定型データの扱い（深層学習入門ー深層学習は良い関数を見つけて使うこと／画像の分類ーCNNの基礎とResNetまでのモデル紹介　ほか）／第3部　強化学習（強化学習とはー強化学習の全体像を把握する／強化学習の技法ーベルマン方程式からTD（λ）法までと探索技法　ほか）／第4部　データから知見を得る方法（クラスタリングー類似度を用いてデータをグループに分ける／因子分析・主成分分析ー相関を用いた構造の推定と情報の圧縮　ほか）／第5部　線形回帰分析の深い世界（多重共線性ー重回帰分析最大の落とし穴とその回避／発展的な回帰分析ー回帰分析でどこまでも深い分析を） そのモデル、本質を理解して使ってますか？データ分析者必読の全く新しい教科書！実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群について網羅的に解説！ 本 科学・技術 数学

著者杉山聡(著)出版社ソシム発行日2022年08月ISBN9784802613774ページ数467Pキーワードほんしつおとらえたでーたぶんせきのため ホンシツオトラエタデータブンセキノタメ すぎやま さとし スギヤマ サトシ9784802613774内容紹介そのモデル、本質を理解して使ってますか？データ分析者必読の全く新しい教科書！実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群について網羅的に解説！※本データはこの商品が発売された時点の情報です。目次分析モデルを学ぶための準備/第1部 定型データの扱い（回帰分析—1次式を用いた数値予測と関係性の理解/回帰分析の結果の評価と解釈—正しく深い解釈で分析結果に魂を吹き込む ほか）/第2部 非定型データの扱い（深層学習入門—深層学習は良い関数を見つけて使うこと/画像の分類—CNNの基礎とResNetまでのモデル紹介 ほか）/第3部 強化学習（強化学習とは—強化学習の全体像を把握する/強化学習の技法—ベルマン方程式からTD（λ）法までと探索技法 ほか）/第4部 データから知見を得る方法（クラスタリング—類似度を用いてデータをグループに分ける/因子分析・主成分分析—相関を用いた構造の推定と情報の圧縮 ほか）/第5部 線形回帰分析の深い世界（多重共線性—重回帰分析最大の落とし穴とその回避/発展的な回帰分析—回帰分析でどこまでも深い分析を）

基本情報ジャンル物理・科学・医学フォーマット本出版社ソシム発売日2022年07月ISBN9784802613774発売国日本サイズ・ページ467p　21cm（A5）関連キーワード 9784802613774 【FS_708-2】出荷目安の詳細はこちら＞＞楽天市場内検索 『在庫あり』表記について

著:杉山聡
出版社:ソシム
発売日:2022年08月
キーワード:ほんしつおとらえたでーたぶんせきのため ホンシツオトラエタデータブンセキノタメ すぎやま さとし スギヤマ サトシ

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著：杉山聡
出版社：ソシム
発行年月：2022年08月
キーワード：ほんしつおとらえたでーたぶんせきのため ホンシツオトラエタデータブンセキノタメ すぎやま さとし スギヤマ サトシ