Excelでわかる機械学習 超入門
―AIのモデルとアルゴリズムがわかる

［表紙］Excelでわかる機械学習 超入門 ―AIのモデルとアルゴリズムがわかる

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A5判／248ページ

定価2,178円（本体1,980円＋税10%）

ISBN 978-4-297-10683-6

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書籍の概要

この本の概要

機械学習とは，コンピュータに学習させる技術を指します。AIの発展とともに，さまざまな手法が登場してきました。このAIのモデルとそのアルゴリズムは種類が多く，AIに関心のある人が学習を始めたとき，困惑する原因となっています。本書では，それらを整理し，わかりやすく解説します。具体例にはExcelを利用するため，難しい前提知識なしで，機械学習のさまざまな手法を体験することができます。どのような手法でAIが実現しているのか知りたい人に最適です。

こんな方におすすめ

  • AI（人工知能）や機械学習に関心のある学生，ビジネスマン，教育者

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機械学習のための「ベクトル」の基礎知識
機械学習とはコンピュータ自らに学習させることを言います。機械学習に必要な「ベクトル」について見てみましょう。

本書のサンプル

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目次

1章 機械学習の基本

  • 1．機械学習とAI，そして深層学習
  • 2．教師あり学習と教師なし学習

2章　機械学習のための基本アルゴリズム

  • 1．モデルの最適化と最小2乗法
  • 2．最適化計算の基本となる勾配降下法
  • 3．ラグランジュの緩和法と双対問題
  • 4．モンテカルロ法の基本
  • 5．遺伝的アルゴリズム
  • 6．ベイズの定理

3章 回帰分析

  • 1．重回帰分析
  • 2．重回帰分析をExcelで体験

4章 サポートベクターマシン（SVM）

  • 1．サポートベクターマシン（SVM）のアルゴリズム
  • 2．サポートベクターマシン（SVM）をExcelで体験

5章　ニューラルネットワークとディープラーニング

  • 1．ニューラルネットワークの基本単位のユニット
  • 2．ユニットを層状に並べたニューラルネットワーク
  • 3．誤差逆伝播法（バックプロパゲーション法）
  • 4．誤差逆伝播法をExcelで体験

6章 RNNとBPTT

  • 1．リカレントニューラルネットワーク（RNN）の仕組み
  • 2．バックプロパゲーションスルータイム（BPTT）
  • 3．BPTTをExcelで体験

7章　Q学習

  • 1．強化学習とQ学習
  • 2．Q学習のアルゴリズム
  • 3．Q学習をExcelで体験

8章　DQN

  • 1．DQNの考え方
  • 2．DQNのアルゴリズム
  • 3．DQNをExcelで体験

9章 ナイーブベイズ分類

  • 1．ナイーブベイズ分類のアルゴリズム
  • 2．ナイーブベイズ分類をExcelで体験
  • 付録A．ニューラルネットワークの訓練データ
  • 付録B．ソルバーのインストール法
  • 付録C．機械学習のためのベクトルの基礎知識
  • 付録D．機械学習のための行列の基礎知識
  • 付録E．機械学習のための微分の基礎知識
  • 付録F．多変数関数の近似公式
  • 付録G．NNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
  • 付録H．NNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
  • 付録I．RNNにおけるユニットの誤差と勾配の関係
  • 付録J．BP，BPTTで役立つ漸化式の復習
  • 付録K．RNNにおけるユニットの誤差の「逆」漸化式
  • 付録L．重回帰方程式の求め方