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解説
※ 本コンテンツは，2020年12月25日発売の『Interface 2021年2月号』に掲載した「AI自習ドリル」に大幅に加筆したものです
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目次
AI（Artificial Intelligence，人工知能）と言うと，ロボットが人間と話したり，治療薬を自動的に見つけたりなど，雲の上の技術に感じるかもしれません．国連の持続可能な開発目標（SDGs）や，日本が目指す超スマート社会（Society 5.0），第4次産業革命（Industry4.0）ともいわれる世界の工業技術の自動化の実現にもAIが活用されると報道されています．このようなことを聞くと，「AI なんて自分には無理」と思うことでしょう．本書はそんなAIに対する苦手意識を，習うより慣れろの精神で，まずは手を動かしながら結果を見てもらうことで払拭することを目的としています．
AIと言えば，現在はディープ・ラーニング（深層学習）が一番有望な技術として考えられているようですが，「機械学習」や「データ分析」などと呼ばれる手法も，AI技術の一部なのです．この機械学習やデータ分析の方法はとてもたくさんあり，社会人ならば会社の業務，学生ならば実験データの解析に使えるものばかりです．そして，これらはデータ・サイエンスやビックデータ，IoT の技術とも密接に関わっています．
「AIドリル」では，AIを構成する「機械学習」や「データ分析」の手法を毎回1つずつ取り上げます．その方法を簡単な例題を用いて紹介するだけでなく，理解を深めるために「実際に手を動かしてやってみよう!」という，ドリル形式で提供します．AI時代を生きる「皆さん」の理解の手助けになることを願っています．
●紹介予定のアルゴリズム（随時変更有り）
k平均法，クロス集計，深層強化学習，
階層型クラスタリング，SD法，人工生命，
決定木，アンケート分析，ランダム・フォレスト，
t検定，サポート・ベクタ・マシン，
ディープ・ニューラル・ネットワーク，
自己組織化マップ，畳み込みニューラル・ネットワーク，
パターン・マッチング，リカレント・ニューラル・ネットワーク
主成分分析，GAN，因子分析，強化学習（SLAM），回帰分析，
強化学習（山登り法），探索
Interface 増刊 AI自習ドリル 第2回「主成分分析」【PDF版】のレビュー
