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書誌情報サマリ

書名

「機械学習・AI」のためのデータの自己組織化　「大きなデータ」を「小さなデータの集まり」にして考える 　(I/O BOOKS)

著者名 和田尚之／著
出版者 工学社
出版年月 2022.7
請求記号 0071/00651/

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1 鶴舞0238082101一般和書２階開架パソコン貸出中 

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書誌詳細

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請求記号 0071/00651/
書名 「機械学習・AI」のためのデータの自己組織化　「大きなデータ」を「小さなデータの集まり」にして考える 　(I/O BOOKS)
著者名 和田尚之／著
出版者 工学社
出版年月 2022.7
ページ数 167p
大きさ 21cm
シリーズ名 I/O BOOKS
ISBN 978-4-7775-2206-4
一般注記 Down Loadサンプル・ファイル
分類 00713
一般件名 機械学習 　 自己組織化
書誌種別 一般和書
内容紹介 自己組織化というアプローチを使えば、家庭用パソコンでも大型のデータを機械学習・AIで扱えるようになる。Excelで、大型データを自己組織化するための手順を解説する。サンプル・ファイルのダウンロードサービス付き。
タイトルコード 1002210030007

要旨 「次世代ＡＩ」「脳科学に基づく人工知能技術」を支える１つとして、「ビッグ・データ」が欠かせません。「自己組織化」で、家庭用パソコンでも「大型のデータ」を「機械学習・ＡＩ」で扱えるようにします。Ｅｘｃｅｌを使って、大型データを自己組織化するための手順を解説。さらに、「機械学習・ＡＩ」への展開を目指します。
目次 第１章　「機械学習・ＡＩ」のイメージ
第２章　データを「場」として捉える
第３章　「自己組織化」の基礎
第４章　時間に依存しない「場」のモデルケース
第５章　時間に依存する「場の風景」のモデルケース
第６章　「自己組織化」のための「多変数の合成理論」
著者情報 和田 尚之
　技術開発（株）教育センター長。工学博士、技術士、１級建築士、専門社会調査士(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)


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