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内容紹介
機械学習の精度をはるかに高める!
アンサンブル学習法は，深層学習に続く次のトレンドとして注目されている。ブースティングやバギングなどの代表的な方法で複数の学習器を訓練し，それらを組み合わせて利用するという，最先端の機械学習法である。単一の学習法に比べてはるかに精度の高いことが知られており，実際に多くの場面で成功を収めている。
本書は，機械学習の分野で世界をリードしているZhi-Hua Zhou著の邦訳である。１章はアンサンブル法の背景となる知識をあつかう。2章から5章は，アンサンブル法の核となる知識をあつかう。5章では最近の情報理論多様性と多様性生成について議論する。6章からは，高度なアンサンブル法について述べる。人工知能，機械学習にたずさわる，研究者，技術者，学生には，必読必携の書である。
書誌情報
- 著者: Zhou Zhi-Hua(著), 宮岡 悦良, 下川朝有(訳)
- ページ数: 260ページ(PDF版換算)
- 対応フォーマット: PDF, EPUB
- 出版社: 近代科学社
対象読者
人工知能、機械学習、深層学習などに興味のある方
著者について
Zhou Zhi-Hua
宮岡 悦良
1987年 カリフォルニア大学 バークレイ校大学院 博士課程修了
現在 東京理科大学理学部教授，Ph.D
下川朝有
現 在 東京理科大学理学部助教，博士（理学）