主成分分析,決定木/分類木,k-近傍法,クラスタリング,サポートベクターマシン,SLAMなど

試せる45!人工知能アルゴリズム全集【PDF版】

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コンテンツコード DP45191
著者 牧野 浩二
発行元 CQ出版社
価格(ライセンス料金) 3,520円
仕様 本誌386ページ PDF 約33Mバイト
発行日 2023/05/15
更新日 2023/05/01
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●本書は,CQ出版社から出版された,2023年5月15日発行の同タイトルの雑誌・書籍をPDFファイルとしたものです.電子版制作の都合上,オリジナルの書籍と比べて,一部の書体や線の太さ・種類が変更になっている場合があります.また,電子版という性格から,オリジナルの書籍と同一のプリント品質は保証できません.ご了承ください.
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※ 本コンテンツのサンプル(PDF版)はこちらで公開しています

解説

本書で紹介する人工知能アルゴリズムは全て試せます.アルゴリズムは流行りのディープ・ラーニングではありませんが,既に社会や学校で,実生活で利用されている有用なものばかりです.
目的に合ったアルゴリズムを使えば,人間からは複雑に見えるデータを,簡単に分析/解析できるので,研究開発や実生活に役立ちます.そして,アルゴリズムを使うだけでなく,その仕組みを知っておくと,よりうまく使いこなすことができます.
本書は,理論と実践が適度に融合した解説ができたと自負しております.理系文系問わず誰でも楽しめるように,数式を抑え,プログラムの実行画面や動作イメージ図を多用しました.

【主なアルゴリズム】
主成分分析,決定木/分類木,k-近傍法,クラスタリング,ニューラル・ネットワーク,ウイルス感染シミュレーション,クロス集計,因子分析,SD法,サポートベクターマシン,自己組織化マップ,IF-Then,山登り法,遺伝的アルゴリズム,Qラーニング,ボルツマンマシン,SLAM,人工生命…

※本書は『Interface』誌 連載「人工知能アルゴリズム探検隊」および,Interface』誌に掲載した記事を編集したものです.

※ 本コンテンツは,2023年5月2日発売の『試せる45!人工知能アルゴリズム全集』をPDFファイルとしたものです.




詳細な内容はこちら

目次

【第1部 アルゴリズムを試す準備】

第1章 アルゴリズムを知っていた方が良い理由

第2章 Rのインストールとプログラムの動かし方

第3章 Processingのインストールとプログラムの動かし方

【第2部 いろいろな人工知能】

第1章 パターン認識でよく使われる「サポート・ベクタ・マシン」

第2章 ニューラル・ネットの基本学習法「バックプロパゲーション」

第3章 パラメータから分類「主成分分析」

第4章 多数データのグループ分け「クラスタ分析」

第5章  少数データを丁寧に分けられる「階層型クラスタ分析」の基本原理

第6章 少数データ分類向き「階層型クラスタ解析」を実験で試す

第7章  答えを学習してなくても特徴を予測できる「自己組織化マップ」

第8章 「自己組織化マップ」を使った成功・失敗判定の実験

第9章  自己組織化マップを使ってセンサ・データをもとに人の触り方を推定する

第10章 迷路探索やゲームで試す「強化学習」

第11章  PICマイコンで試せる人工知能記憶装置「アソシアトロン」

【第3部 小型ロボなどの移動体向け】

第1章 1番簡単な「If-Thenルール」

第2章 パラメータを変えながら答えに近づく「山登り法」

第3章  パラメータを交配させて生物のように進化させる「遺伝的アルゴリズム」

第4章  過去も加味してベスト行動を決める「拡張版遺伝的アルゴリズム」

第5章  対戦ゲームや自動運転AIの基本アルゴリズム「Qラーニング」

第6章 イライラ棒でQラーニングの実験

第7章 突然変異も起こせる「遺伝的プログラミング」

第8章 自律移動車が「正確な位置&地図」を推定する「SLAM」

第9章 正確な位置&地図推定「SLAM」のプログラム

【第4部 生命の動きをシミュレーション】

第1章 人工知能とは違うアプローチ「人工生命」

第2章 「巡回セールスマン問題」の最短ルートをアリのエサ探しから解く

第3章 人工生命で群れを動かす

第4章 生命の誕生と死をコンピュータの中にモデル化する

第5章 社会科学の基本問題「囚人のジレンマ」

第6章  社会科学のコンピュータ実験…囚人のジレンマで作る村社会

【第5部 センサ・データを例に分類アルゴリズムを試す】

第1章 単純パーセプトロンで「紙幣」の分類に挑戦

第2章  紙幣の種類判定データの妥当性を統計的「t検定」で確かめる

第3章 分かりやすい2分割を繰り返す分類方法「決定木」

【第6部 ディープ・ラーニングと自走ロボ】

第1章 画像ディープ・ラーニング自走ロボ・シミュレーション

第2章 AI自走ロボに別の学習データを追加で教える

第3章  強化学習にディープ・ラーニングをハイブリッドする「深層強化学習」

第4章 学習しながら自走する深層強化学習ロボ

【第7部 アンケート集計で試すデータの統計手法】

第1章 決定木の拡張版「ランダムフォレスト」

第2章 アンケート調査のデータ分析「クロス集計」

第3章 アンケート調査から人の感情を調べる「SD法」

第4章  アンケート調査から共通要因の大小を求める「因子分析」の原理

第5章 統計解析ソフトを使ったアンケートの因子分析

【第8部 要素の結びつきをもとにウィルス感染をシミュレーション】

第1章 ネットワーク分析手法「スモール・ワールド」

第2章  人と会わない方が良い理由「スケール・フリー・ネットワーク」

第3章 感染シミュレーション

【第9部 「音」認識人工知能の作り方】

第1章 良い音データの集め方

第2章 音から物を判別する人工知能の作り方

第3章  ウェブから集めた学習用データを使った生活音認識人工知能の作り方

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