機械学習入門 ボルツマン機械学習から深層学習まで

詳細目次

第1章　何も知らない鏡
1－1　　魔法の鏡とお妃さま
1－2　　機械学習をやってみよう
Column　機械学習って何ですか？
1－3　　データから学ぶ
Column　機械の自学自習
第2章　美しさの秘訣
2－1　　魔法の鏡が出す答え
Column　数学の必要性
2－2　　回帰問題に挑戦
Column　機械も人間と同じ！？
2－3　　美しさを表す関数
Column　機械にも先生がいる
第3章　最適化問題に挑戦
3－1　　お妃さま全力疾走！　
Column　アルゴリズムから多くを学べ　
3－2　　モデルの限界　
Column　訓練データとテストデータ
3－3　　新しい特徴量を作り出す　
Column　難しい関数を作り出すには？
3－4　ニューラルネットワーク　
Column　脳の情報処理機構
第4章　深層学習に挑戦
4－1　　レバーが動かない？
Column　深層学習の盛り上がり
4－2　　過学習に注意しよう
Column　機械学習は過学習との戦い
4－3　　バッチ学習とオンライン学習
Column　確率勾配法のリバイバル
第5章　未来を予測する
5－1　　識別をする鏡
5－2　　境界線を探せ
Column　サポートベクターマシンの汎化性能
5－3　　そもそも分離できるのか？
Column　空間をねじ曲げるカーネル法
5－4　　穴あきデータを埋める
Column　データの素性
5－5　　データの中にある本質をつかめ
Column　スパース性と人間の直感
第6章　美しく見せる鏡
6－1　　貴重な画像データ
Column　磁石で機械学習？
6－2　　ボルツマン機械学習による画像処理
Column　機械学習と統計力学
6－3　　もっと複雑な特徴を捉える？
Column　変分原理
6－4　　隠れ変数を仕込んで多様な世界を
Column　サンプリング専用マシンの登場　
6－5　　複雑なデータの正体
Column　ヒントンさんの意地
第7章　顔だけで美しさを
7－1　この世の全てを知った鏡
7－2　鏡よ、鏡、鏡さん
魔法の鏡の作り方（参考文献）
あとがき
索　　引