Name: Introduction to analytical models for data analysis that captures the essence of data.Statistical models, deep learning, reinforcement learning, etc.A complete guide from applications and characteristics to principles! [Satoshi Sugiyama]
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杉山 聡 ソシムホンシツヲトラエタデータブンセキノタメノブンセキモデルニュウモン トウケイモデルシンソウガクシュウキョウカガクシュウトウ ヨウトトクチョウカラゲンリマデイッキツウカン スギヤマ サトシ 発行年月：2022年07月27日 予約締切日：2022年07月26日 ページ数：468p サイズ：単行本 ISBN：9784802613774 杉山聡（スギヤマサトシ） 東京大学大学院にて博士（数理科学）を取得し、株式会社アトラエに入社し現職。 同社の1人目のData　ScientistとしてData　Science　Teamを立ち上げる。 本業のデータ分析を通して社会に価値を提供する傍ら、慶應義塾大学総合政策学部島津明人研究室上席所員として仕事文脈の幸福度であるワーク・エンゲイジメントについての研究支援を行うとともに、データサイエンティスト協会スキル定義委員、データサイエンスVTuberのアイシア＝ソリッドを運営する活動を通して、広くデータ分析の啓蒙や人材育成活動に従事。 YouTube（VTuber）活動では、硬派な技術的内容が中心ながら3．3万人のチャンネル登録者数を誇る。 学歴：2008．4東京大学教養学部理科I類入学。 2017．3同博士課程修了（博士（数理科学）取得）。 職歴：2016．10ー株式会社アトラエ入社。 2019．10ーデータサイエンティスト協会、スキル定義委員に参画（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） 分析モデルを学ぶための準備／第1部　定型データの扱い（回帰分析ー1次式を用いた数値予測と関係性の理解／回帰分析の結果の評価と解釈ー正しく深い解釈で分析結果に魂を吹き込む　ほか）／第2部　非定型データの扱い（深層学習入門ー深層学習は良い関数を見つけて使うこと／画像の分類ーCNNの基礎とResNetまでのモデル紹介　ほか）／第3部　強化学習（強化学習とはー強化学習の全体像を把握する／強化学習の技法ーベルマン方程式からTD（λ）法までと探索技法　ほか）／第4部　データから知見を得る方法（クラスタリングー類似度を用いてデータをグループに分ける／因子分析・主成分分析ー相関を用いた構造の推定と情報の圧縮　ほか）／第5部　線形回帰分析の深い世界（多重共線性ー重回帰分析最大の落とし穴とその回避／発展的な回帰分析ー回帰分析でどこまでも深い分析を） そのモデル、本質を理解して使ってますか？データ分析者必読の全く新しい教科書！実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群について網羅的に解説！ 本 科学・技術 数学

Introduction to analytical models for data analysis that captures the essence of data.Statistical models, deep learning, reinforcement learning, etc.A complete guide from applications and characteristics to principles! [Satoshi Sugiyama]

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