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はっきりわかるデータサイエンスと機械学習
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- AIの要である機械学習は、結果を導き出す過程がブラックボックス化する問題があり、AI実用化の障害となっている。その解決策として、丹念なデータ分析によりデータの背景にある現象を統計モデルで表現する、本来の意味での「データサイエンス」の活用が期待されている。メカニズムが理解可能なモデルをAIの頭脳に使うことで、AIの透明化――すなわち説明可能なXAIも実現できる! 本書ではデータサイエンスの考えに基づく統計モデリングの解説に加え、機械学習の代表的な手法を Rを用いて体験していく。本書を読み込めば、探索的データ解析と機械学習、それぞれの本質を学ぶことができる。
| Editor | 近代科学社 |
| Fecha de publicación | May 29, 2020 |
| Language | Japanese |
| Imprimir longitud | 236 pages |
| ISBN-10 | 4764906120 |
| ISBN-13 | 978-4764906129 |
| Peso del artículo | 440 g |
| Dimensiones | 9.13 x 7.13 x 0.47 inches (23.2 x 18.1 x 1.2 cm) |
A chi è consigliato?
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Aspiring Data Scientists
Individuals looking to build a foundational understanding of data science will benefit from clear and practical explanations.
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Educators and Trainers
Teachers needing a comprehensive resource to educate students about data science and machine learning concepts will find this useful.
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Professionals Transitioning Fields
Industry professionals aiming to shift into data science roles will gain valuable insights and skills from this book.
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Advanced Practitioners
Experienced data scientists may find the book's content too basic and not aligned with their advanced learning needs.
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Lectores Casual
Individuals not seriously engaged in data science might not find the technical material interesting or relevant to them.
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Non-Technical Users
Readers without a technical background may struggle with the jargon and concepts presented, limiting their comprehension.
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