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「機械学習・ＡＩ」のためのデータの自己組織化 利用可

和田　尚之／著 -- 工学社 -- 2022.7 -- 007.1

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所蔵館 所蔵場所 請求記号 資料コード 資料区分 帯出区分 状態
鳥取県立 書庫 007.1/ﾜﾀ/一般Ｈ 121839421 一般 利用可

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タイトル 「機械学習・ＡＩ」のためのデータの自己組織化
書名ヨミ キカイ　ガクシュウ　エーアイ　ノ　タメ　ノ　データ　ノ　ジコ　ソシキカ
副書名 「大きなデータ」を「小さなデータの集まり」にして考える
シリーズ名 Ｉ　Ｏ　ＢＯＯＫＳ
著者名 和田　尚之 ／著  
著者ヨミ ワダ，ヒロシ  
出版者 工学社  
出版年 2022.7
ページ数等 １６７ｐ
大きさ ２１ｃｍ
一般注記 ＤｏｗｎＬｏａｄサンプル・ファイル
一般件名 自己組織化 , 機械学習  
ISBN 4-7775-2206-7
ISBN13桁 978-4-7775-2206-4
定価 ２４００円
問合わせ番号（書誌番号） 1120488169
NDC8版 007.1
NDC9版 007.1
NDC10版 007.1
著者紹介 宮城県気仙沼生まれ、東京日本橋人形町で過ごす。日本大学在学中渡米、ＵＣＢｅｒｋｅｌｅｙ教授Ｇａｒｒｅｔｔ　Ｅｃｋｂｏ氏の事務所で環境論の研究。また渡米中ＵＣＬＡ教授Ｌａｗｒｅｎｃｅ　Ｈａｌｐｒｉｎ氏、Ｈａｒｖａｒｄ大学教授Ｒｏｂｅｒｔ　Ｌ．Ｚｉｏｎ氏と関わり帰国後も影響を受ける。２００３年、信州大学大学院工学系研究科博士後期課程修了（２か年で飛び級学位取得。奥谷巌教授研究室：地域計画・交通論）。専門は地域学（自己組織化臨界状態理論）、数理学（データサイエンス・機械学習）。現在、技建開発（株）教育センター長。工学博士、技術士、１級建築士、専門社会調査士。（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） 

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内容一覧

タイトル 著者名 ページ
第１章　「機械学習・ＡＩ」のイメージ
第２章　データを「場」として捉える
第３章　「自己組織化」の基礎
第４章　時間に依存しない「場」のモデルケース
第５章　時間に依存する「場の風景」のモデルケース
第６章　「自己組織化」のための「多変数の合成理論」

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