※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。 機械学習のしくみをイラストや図解でやさしく学ぼう！ 本書は、機械学習に関するさまざまなトピックスを概説する書籍です。人工知能における機械学習の位置づけを説明したのち、機械学習内の分野をマップ化し、マップ内の街（＝機械学習内の分野）を旅する形でやさしく解説していきます。 数式や複雑な処理手順は扱わずに、「どんなしくみで、どこで使われていて、どう役に立つのか」という要点をわかりやすく示します。大枠や要点を掴むことを主眼としているため、短時間・効率的に学ぶことができます。機械学習について関心をもっているものの、専門書はハードルが高いと感じている学生やビジネスパーソンにおすすめです。 構成は、はじめに人工知能における機械学習の位置づけや手法の分類を示したうえで、機械学習の個々のトピック……すなわち、ｋ近傍法や決定木などによる分類、進化的計算や群知能による最適化、強化学習、ニューラルネット、深層学習などを説明していきます。 まえがき 目次 はじまりー機械学習の国へ行こうー 第一章　いりぐちー機械学習ってなんだろう？ー 機械学習ってなんだろう？ AIにできること いきものとコンピューター、それぞれの学びかた コンピューターの学習 機械学習はなにができるの？ 「言葉」を認識する 「画像」を認識する 　COLUMN　強いAIと弱いAI 第二章　観光案内所ー機械学習の種類と仕組みー 機械学習には種類がある 先生に正解を教えてもらおうー教師あり学習ー 教師データとラベル　 教師あり学習の仕組み 自力で学習を進めようー教師なし学習ー 試行錯誤の経験から学習しようー強化学習ー コラム　いろんな機械学習 学習した知識を役立てようー汎化・タスク・アルゴリズムー 学習のしすぎに注意！ー過学習ー COLUMN　オッカムの剃刀とノーフリーランチ定理 第三章　分類の街ーk近傍法と決定木ー 並べかたで分類しようーk近傍法ー 　一刀両断、スパッと分類！ーサポートベクターマシンー ○と×で分類しようー決定木ー 決定木の作りかた たくさんの決定木の森ーランダムフォレストー COLUMN　みにくいアヒルの子定理 第四章　最適化の街ー進化的計算と群知能ー 最適化ってなんだろう？ 進化を模倣してよりよい情報を残そうー進化的計算ー いきものの進化の仕組み 進化的計算ってなんだろう？ 進化的計算の代表選手、遺伝的アルゴリズム 遺伝的アルゴリズムの仕組み もっと複雑なことをするにはー遺伝的プログラミングー 生物の群れの行動から学習しようー群知能ー 蟻みたいに近道を見つけよう ー蟻コロニー最適化法ー 大勢で答えを探そうー粒子群最適化法ー 魚みたいに餌を探そうーAFSAー 第五章　試行錯誤の街ー強化学習ー 強化学習ってなんだろう？ とにかく試行回数を重ねようーモンテカルロ法ー より効率的に試行するには？ーQ学習ー Q学習で迷路を脱出しよう 第六章　神経回路の街１ーニューラルネットー 神経細胞と神経ネットワーク 神経細胞の模倣ー人工ニューロンー 神経ネットワークの模倣ー人工ニューラルネットワークー ニューラルネットの学びかた 視覚のシミュレーションーパーセプトロンー ハイスピードで学ぼう！ーバックプロパゲーションー ニューラルネットワークの種類 １階層型 ニューラルネットワークの種類 ２全結合型と再帰型 「何か」を見つけるー認識ー 「何か」を動かすー制御ー 「何か」を考えるー判断ー 必ず「何か」を返してくる。……それでいいのかな？ 第七章　神経回路の街２ーディープラーニングー ディープラーニングってなんだろう？ 人間の「視覚」を真似したニューラルネット これはイヌ？　それともネコ？ー畳み込みニューラルネットの画像認識ー CNNはどうして高性能なんだろう？ 時間で変わるデータを分析しようーリカレントニューラルネットとLSTMー 本物そっくりのニセモノをつくるー敵対的生成ネットワークー ディープラーニングを自動翻訳に役立てよう 経験から学ぶ深層学習ー深層強化学習ー 第八章　でぐちー機械学習をはじめようー 機械学習に使われる言葉ープログラミング言語Pythonー 機械学習に使われるソフトウェア１ーTensorFlowとKerasー 機械学習に使われるソフトウェア２ーCaffe、PyTorch、Chainerー おわりにーAIについて学べる参考図書たちー 　索引

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