「Pythonのsklearnや、Rの適当な関数にデータを突っ込んで、
それっぽい結果は出たが、なぜこの数値が出たかイマイチ分からない」
「異常検知は何をやればよいかわからない」
といった、分析実務者の方は是非とも読むべき。
世の中に転がっている関数・サンプルコードの原理となる手法が大変丁寧にされている。
一方、業務に即活かせる直接的なサンプルコードの類があるわけではない。
そのようなコードであれば、oreilly本、Qiitaや、stackoverflowを写経すべきかと思う。
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異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 単行本(ソフトカバー) – 2015/8/8
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企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出す、あるいは変化の「兆し」を素早くつかむ必要がある人なら必読。するする読めて、ずっと使える1冊。現在知られている異常検知・変化検知の手法の大半をカバーした。
企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出す、あるいは変化の「兆し」を素早くつかむ必要がある人なら必読。
【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
第2期として、以下の4点を同時刊行!
統計的学習理論 金森 敬文・著
サポートベクトルマシン 竹内 一郎/烏山 昌幸・著
確率的最適化 鈴木 大慈・著
異常検知と変化検知 井手 剛/杉山 将・著
第3期の刊行は2015年12月、第4期の刊行は2016年4月の予定。
【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
企業所属の著者が、データ解析に携わる人の視点でまとめた。必要な理論を幅広く、体系的に述べる。大規模データから「珍しいパターン」を見出す、あるいは変化の「兆し」を素早くつかむ必要がある人なら必読。
【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全29巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。
第2期として、以下の4点を同時刊行!
統計的学習理論 金森 敬文・著
サポートベクトルマシン 竹内 一郎/烏山 昌幸・著
確率的最適化 鈴木 大慈・著
異常検知と変化検知 井手 剛/杉山 将・著
第3期の刊行は2015年12月、第4期の刊行は2016年4月の予定。
【シリーズ編者】
杉山 将 東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
- 本の長さ192ページ
- 言語日本語
- 出版社講談社
- 発売日2015/8/8
- 寸法15 x 1.5 x 21 cm
- ISBN-104061529080
- ISBN-13978-4061529083
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商品の説明
著者について
井手 剛
IBM T. J. Watson Research Center Research Staff Manager
杉山 将
東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
IBM T. J. Watson Research Center Research Staff Manager
杉山 将
東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授
登録情報
- 出版社 : 講談社 (2015/8/8)
- 発売日 : 2015/8/8
- 言語 : 日本語
- 単行本(ソフトカバー) : 192ページ
- ISBN-10 : 4061529080
- ISBN-13 : 978-4061529083
- 寸法 : 15 x 1.5 x 21 cm
- Amazon 売れ筋ランキング: - 179,757位本 (本の売れ筋ランキングを見る)
- - 1,039位IT
- カスタマーレビュー:
著者について
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http://www.ms.k.u-tokyo.ac.jp/sugi/index-jp.html
北海道千歳市出身。国立苫小牧工業高等専門学校(機械工学科)、 東北大学工学部(機械工学科=編入学)を経て東京大学大学院理学系研究科(物理学専攻)修了。博士(理学)。現在、米国ニューヨークのIBM T.J. Watson Research Center にて人工知能、データマイニング、機械学習の研究に従事。
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トップレビュー
上位レビュー、対象国: 日本
レビューのフィルタリング中に問題が発生しました。後でもう一度試してください。
2018年7月17日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
2016年10月29日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
異常検知系の課題を持っている人はMUST READ。シリーズ内他書も要チェック。
2018年9月17日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
杉山先生の担当パートは面白かった。井手先生パートは説明が若干飛躍していたり、しっくりこないところがあった。
2019年2月11日に日本でレビュー済み
異常検知、変化検知がわかりやすくまとまっている。
また、章ごとに比較的トピックが独立しているので、飛ばし読みもしやすい。
かなりの良書だと感じた。
また、章ごとに比較的トピックが独立しているので、飛ばし読みもしやすい。
かなりの良書だと感じた。
2020年12月24日に日本でレビュー済み
内容は非常に濃いです。価格以上の価値は充分にあると思います。
でも、理論ばかりです。実際にプログラミングを組んで試してみながら実践的に学びたいんだという人にとっては合わないと思います。数式に強い方、そして理論の学習のみでいいんだという方にとっては良書だと思います。
でも、理論ばかりです。実際にプログラミングを組んで試してみながら実践的に学びたいんだという人にとっては合わないと思います。数式に強い方、そして理論の学習のみでいいんだという方にとっては良書だと思います。
2017年4月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
私にはスラスラ読めるとまではいきませんでした。ベイズ統計の参考書を読みながら四苦八苦しながら読み進めました。確率独特の式に慣れるまで大変でした。
2018年4月21日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
数式の展開が多く、またプログラムのサンプルが全くないので、実業務で異常検知に取り組みたい方には物足りないかもしれません。
また、Kindle版で読みましたが、文字のハイライトやメモの追加とかができないので、後から見返すときに非常に不便です。
また、Kindle版で読みましたが、文字のハイライトやメモの追加とかができないので、後から見返すときに非常に不便です。
2019年6月5日に日本でレビュー済み
2015年頃までの異常検知・変化検知の技術の考え方を要領よく解説した本です。
機械学習の理論の基本的な知識があれば、短時間で各方法の要点をつかめます。また、専門書にしては読みやすく、背景にある考え方もよく理解できます。
一方、具体的なモデリングの話には触れていませんし、深層学習の話題にも全く言及がありません。その意味で、現在進行形で変化している分野のきれいに解説できる部分を解説した本なのかなという感じも受けます。
もちろん、一般向けの解説にそれ以上何を望むのか、という話になるのですが、現時点ではスコープの外側にあるものが結構あるような印象を受けます。進歩の速い分野は大変だなと思います。
機械学習の理論の基本的な知識があれば、短時間で各方法の要点をつかめます。また、専門書にしては読みやすく、背景にある考え方もよく理解できます。
一方、具体的なモデリングの話には触れていませんし、深層学習の話題にも全く言及がありません。その意味で、現在進行形で変化している分野のきれいに解説できる部分を解説した本なのかなという感じも受けます。
もちろん、一般向けの解説にそれ以上何を望むのか、という話になるのですが、現時点ではスコープの外側にあるものが結構あるような印象を受けます。進歩の速い分野は大変だなと思います。