現在では、「医療分野」「事前予測システム」「猛暑予測システム」「気象災害予測システム」など、「機械学習」や「ＡＩ」は、当たり前のように実社会に溶け込んできています。本書は、こうした現状を踏まえ、「ＡＩが専門でない技術者や研究者」など、さまざまな分野の人が、実際に「機械学習」「ＡＩ」を使って、実務に活用できることを考えて執筆したものです。

第1章　データの構造 1-1　Big Data 1-2　Small Data 1-3　One Data 第２章 　データのスケール（情報量・感覚量） 2-1　情報量 2-2　感覚量 第３章　 「Fractal次元」を利用した中小河川の流域治水への応用 3-1　あいまいな次元 3-2　「Fractal次元」を利用した 中小河川の流域治水への応用 3-3　1次元から0次元の「はざま」の視点で捉える過疎化の「カントール集合化」のモデル 第４章　数値データの解析 4-1　#7119救急車を呼ぶ前に （Projection Plot：影響の大きい要因探査） 4-2キュウリの病害の画像解析 4-3　季節変動を受けるバラつきのある時系列データ 第5章　「文字データ」の解析 5-1　文字データの処理（文字データの数値化） 5-2　不確実な尺度をもつデータの解析 5-3　野菜の成長評価の分析 欠測値の多いデータ 第6章　数値と文字データの混在型データの解析 6-1　米国での輸入自動車の価格評価と予測 6-2　ワインの選好―「学習データ」と「テストデータ」を使う方法（深層学習：Deep Learning） 6-3　「アンケート・データ」の解析