実務のための「機械学習」と「AI」

発売日 : 2021年05月27日

著者／編集 : 和田　尚之

出版社 : 工学社

発行形態 : 単行本

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

和田　尚之

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、カリフォルニア大学バークレー校教授ガレット・エクボ氏の事務所で環境論の研究。 卒業後、日本大学数理工学科登坂宜好教授の研究室で、環境分野での境界要素法の研究。 1998年に長野に移住。 2003年、州信大学大学院工学系研究科博士後期課程修了（奥谷 巖教授・研究室）。地元の大学で非常勤講師として10年教鞭を取る。 その後、慶應義塾大学の武藤佳恭教授のもとで自然エネルギーを使った観光・地域活性化や機械学習の教育啓蒙活動などを行なっている。 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。

和田, 尚之