新品:
￥3,300 税込
ポイント: 33pt  (1%)
無料配送 5月6日 月曜日にお届け
発送元: Amazon.co.jp
販売者: Amazon.co.jp
￥3,300 税込
ポイント: 33pt  (1%)  詳細はこちら
無料配送 5月6日 月曜日にお届け
詳細を見る
または 最も早い配送 本日中にお届け（5 時間 22 分以内にご注文の場合）
詳細を見る
在庫あり。 在庫状況について
￥￥3,300 () 選択したオプションを含めます。 最初の月の支払いと選択されたオプションが含まれています。 詳細
価格
小計
￥￥3,300
小計
初期支払いの内訳
レジで表示される配送料、配送日、注文合計 (税込)。
出荷元
Amazon.co.jp
出荷元
Amazon.co.jp
販売元
Amazon.co.jp
販売元
Amazon.co.jp
支払い方法
お客様情報を保護しています
お客様情報を保護しています
Amazonはお客様のセキュリティとプライバシーの保護に全力で取り組んでいます。Amazonの支払いセキュリティシステムは、送信中にお客様の情報を暗号化します。お客様のクレジットカード情報を出品者と共有することはありません。また、お客様の情報を他者に販売することはありません。 詳細はこちら
支払い方法
お客様情報を保護しています
Amazonはお客様のセキュリティとプライバシーの保護に全力で取り組んでいます。Amazonの支払いセキュリティシステムは、送信中にお客様の情報を暗号化します。お客様のクレジットカード情報を出品者と共有することはありません。また、お客様の情報を他者に販売することはありません。 詳細はこちら
￥2,742 税込
●中古品の為、多少のヤケ・スレ・キズ・汚れ・折れ・使用感がある場合がございます。●一点ずつ検品し、簡易クリーニングを行っております。見落とし等数ページに書き込み・ライン引きがある場合がございます。●記載のない限り帯・特典・チラシなどは原則付属致しません。●商品によっては、定価超えの場合がございます。●新潟県より発送。●発送は通常2営業日以内、主にゆうメールによるポスト投函。追跡番号等はございません。到着までは土・日曜、祝日を除く２〜４日程度かかり、配送日や時間の指定はご利用いただけません。●万が一お届け出来ず弊社に商品が返送されてきた場合は、お客様にその旨ご連絡させて頂きまして、こちらでキャンセル手続きをさせていただきます。その際の返金に関しましては、商品代金のみとさせて頂きますのでご了承ください。 ●中古品の為、多少のヤケ・スレ・キズ・汚れ・折れ・使用感がある場合がございます。●一点ずつ検品し、簡易クリーニングを行っております。見落とし等数ページに書き込み・ライン引きがある場合がございます。●記載のない限り帯・特典・チラシなどは原則付属致しません。●商品によっては、定価超えの場合がございます。●新潟県より発送。●発送は通常2営業日以内、主にゆうメールによるポスト投函。追跡番号等はございません。到着までは土・日曜、祝日を除く２〜４日程度かかり、配送日や時間の指定はご利用いただけません。●万が一お届け出来ず弊社に商品が返送されてきた場合は、お客様にその旨ご連絡させて頂きまして、こちらでキャンセル手続きをさせていただきます。その際の返金に関しましては、商品代金のみとさせて頂きますのでご了承ください。 一部を表示
配送料 ¥298 5月9日-11日にお届け
詳細を見る
残り1点 ご注文はお早めに 在庫状況について
￥￥3,300 () 選択したオプションを含めます。 最初の月の支払いと選択されたオプションが含まれています。 詳細
価格
小計
￥￥3,300
小計
初期支払いの内訳
レジで表示される配送料、配送日、注文合計 (税込)。
Kindleアプリのロゴ画像

無料のKindleアプリをダウンロードして、スマートフォン、タブレット、またはコンピューターで今すぐKindle本を読むことができます。Kindleデバイスは必要ありません。

ウェブ版Kindleなら、お使いのブラウザですぐにお読みいただけます。

携帯電話のカメラを使用する - 以下のコードをスキャンし、Kindleアプリをダウンロードしてください。

KindleアプリをダウンロードするためのQRコード

著者をフォロー

杉山聡
フォロー
何か問題が発生しました。後で再度リクエストしてください。

本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫! 単行本 – 2022/7/26

杉山聡 (著)
4.5 5つ星のうち4.5 199個の評価
すべての形式と版を表示
{"desktop_buybox_group_1":[{"displayPrice":"￥3,300","priceAmount":3300.00,"currencySymbol":"￥","integerValue":"3,300","decimalSeparator":null,"fractionalValue":null,"symbolPosition":"left","hasSpace":false,"showFractionalPartIfEmpty":true,"offerListingId":"Sepad3ECxUthFquKL5Im0Nrk4uNP27FEiU7S6cEmADEcbugtyib5QxKl4bIGU1bSEfPj1QIB6ls4zILoHvOSIyuG63LakM5ZzkOBjPrBsOIIUpF5JREROOM68g6t5s4QQD0xcFfybE8%3D","locale":"ja-JP","buyingOptionType":"NEW","aapiBuyingOptionIndex":0}, {"displayPrice":"￥2,742","priceAmount":2742.00,"currencySymbol":"￥","integerValue":"2,742","decimalSeparator":null,"fractionalValue":null,"symbolPosition":"left","hasSpace":false,"showFractionalPartIfEmpty":true,"offerListingId":"Sepad3ECxUthFquKL5Im0Nrk4uNP27FE%2FAoS4NEeOGRBgd9L85CWdZEVTcOK%2B2qrBs9ZmdTdrYXrIHolDfoZpmYxhXRkQxeKWBeQa1gLJ%2BC28vQzGzTz0y0H5bV6IHlKHlPPsoYM2u9EGDH06NXrroKT0eH9FbRRXDp28RiJ0hjax6LUe2j6H7P7ypnX3oZo","locale":"ja-JP","buyingOptionType":"USED","aapiBuyingOptionIndex":1}]}

購入オプションとあわせ買い

ベストセラー『データ分析のための数理モデル入門』『分析者のためのデータ解釈学入門』『データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門』に続く、シリーズ第四弾が満を持して登場!
今度のテーマは「分析モデル」です。
Previous page
  1. 本の長さ
    468ページ
  2. 言語
    日本語
  3. 出版社
    ソシム
  4. 発売日
    2022/7/26
  5. ISBN-10
    4802613776
  6. ISBN-13
    978-4802613774
  7. すべての詳細を表示
Next page

よく一緒に購入されている商品

本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門 統計モデル、深層学習、強化学習等 用途・特徴から原理まで一気通貫!
￥3,300
33ポイント(1%)
最短で5月6日 月曜日のお届け予定です
在庫あり。
この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。
+
データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅
￥2,750
165ポイント(6%)
最短で5月6日 月曜日のお届け予定です
在庫あり。
この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。
+
分析者のためのデータ解釈学入門 データの本質をとらえる技術
￥2,860
172ポイント(6%)
最短で5月6日 月曜日のお届け予定です
在庫あり。
この商品は、Amazon.co.jpが販売および発送します。
総額:
当社の価格を見るには、これら商品をカートに追加してください。
ポイントの合計: pt
詳細
追加されました
一緒に購入する商品を選択してください。

出版社より

■どんな分析タスクが来ても、最適と思われる分析モデルを選択し結果を出すのが真のプロ。本書はそのための特効薬です。

分析モデル1

■シリーズ最強のボリュームはなんと468ページ（もちろんオールカラー）。充実かつ納得の目次内容はこちらです↓

分析モデル2
分析モデル3

用途・特徴から原理・実践まで一気通貫の全21章構成。全てのデータ分析者にぜひ読んでほしい、永久保存版とも言える一冊となっています！

シリーズ累計10万部突破！ ソシムのデータサイエンスシリーズ

数理モデル データ解釈学 データに基づいた意思決定や問題解決の際に、分析者に必要な知識を網羅的かつ一歩踏み込んで解説しています。
データ分析のための 数理モデル入門 分析者のためのデータ解釈学入門 データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門
カスタマーレビュー
5つ星のうち4.2
338
5つ星のうち4.2
350
5つ星のうち4.4
259
価格 ￥2,860 ￥2,860 ￥2,750
概要 数理モデル全体が有機的に繋がって見えるような「横糸的な」理解を可能にする、全く新しい入門書が本書です。 データに基づいた意思決定や問題解決の際に、分析者に必要な知識を網羅的かつ一歩踏み込んで解説しています。 「広く浅くの超入門書」ではありません。本格的なデータ分析のための統計学の知識を得るための一冊です。

商品の説明

出版社からのコメント

そのモデル、本質を理解して使っていますか?
本当にデータの全てを活用しきれていますか?

回帰分析、ResNet、方策勾配法、因子分析・主成分分析、階層ベイズモデリング、正準相関分析、カーネル回帰分析・・・実戦で頻出するデータ形式への対応に必須の分析モデル群を完全網羅!
【強化学習はいつ使うべきなのか?】
【なぜ、勾配決定木や畳み込みは強いのか?】
【結局、ベイスの定理は何に使えるのか?】
すべての疑問が間違いなく解消されます!

◎目次
序章 分析モデルを学ぶための準備

第1部 定型データの扱い
第1章 回帰分析
第2章 回帰分析の結果の評価と解釈
第3章 ロジスティック回帰分析
第4章 機械学習を用いた回帰・分類

第2部 非定型データの扱い
第5章 深層学習入門
第6章 画像の分類
第7章 物体検出とセマンティックセグメンテーション
第8章 基本的な自然言語処理手法
第9章 深層学習を用いた自然言語処理モデル(前半)
第10章 深層学習を用いた自然言語処理(後半)
第11章 統計的言語モデル
第12章 付加構造があるデータの扱い

第3部 強化学習
第13章 強化学習とは
第14章 強化学習の技法
第15章 深層強化学習の技法

第4部 データから知見を得る方法
第16章 クラスタリング
第17章 因子分析・主成分分析
第18章 データの関連を調べる分析
第19章 データの背後の構造を用いる分析

第5部 線形回帰分析の深い世界
第20章 多重共線性
第21章 発展的な回帰分析

登録情報

  • 出版社 ‏ : ‎ ソシム (2022/7/26)
  • 発売日 ‏ : ‎ 2022/7/26
  • 言語 ‏ : ‎ 日本語
  • 単行本 ‏ : ‎ 468ページ
  • ISBN-10 ‏ : ‎ 4802613776
  • ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4802613774
  • カスタマーレビュー:
    4.5 5つ星のうち4.5 199個の評価

著者について

著者をフォローして、新作のアップデートや改善されたおすすめを入手してください。
杉山聡

杉山聡

Brief content visible, double tap to read full content.
Full content visible, double tap to read brief content.

博士（数理科学 / 東京大学大学院）を2017年に取得。

2016年10月から株式会社アトラエに新卒入社。

転職サイト「Green（グリーン）」のマーケティングに従事したのち、

社内初の Data Scientist に転向し、Data Science teamを立ち上げ。

現在はエンゲージメント解析ツール「Wevox（ウィボックス）」にてデータ分析機能の開発に従事。

業務のかたわら、SFC上席所員として慶應義塾大学 総合政策学部 島津明人研究室に所属しワーク・エンゲイジメントの研究活動も行っている。

データサイエンスVTuberの AIcia Solid Projectを運営し、統計や機械学習など幅広いトピックの動画を投稿。38,000人のチャンネル登録者を数える。

https://youtube.com/@AIcia_Solid

著書に『本質を捉えたデータ分析のための分析モデル入門』 （ソシム、2022）

カスタマーレビュー

星5つ中4.5つ
5つのうち4.5つ
199グローバルレーティング

この商品をレビュー

他のお客様にも意見を伝えましょう
カスタマーレビューを書く

上位レビュー、対象国： 日本

Amazon カスタマー
5つ星のうち5.0 内容充実
2024年1月13日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
各分析モデルについて充実した説明
分析モデルの全体像を把握するために良かった
役に立った
 レポート
tko
5つ星のうち4.0 APIリファレンスのサマリーです
2024年4月18日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
これで全て原理などが数学的に理解できるようなものではなくて、どういう時にどんなのが必要でどんな感じで動いていますよみたいなカタログ的な情報がまとまったやつです。一言でいうと、APIリファレンスの概要と簡単な使用事例が乗ってるみたいな。私は単にAIにおねがいして書いてもらうだけなので、CursorとかGitHub Copilotにコード書かせたけど、あれ、動かんやん？てかこれどういう意味？他に手法はあるの？とかザックリ調べるのには重宝します。AIたまに嘘つくし。数学つよつよの人は他の書籍を見ましょう。因みにオジサン数学苦手です。
役に立った
 レポート
前田
5つ星のうち5.0 数学警察さん達厳しすぎ
2023年2月18日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
内容が濃すぎて説明が素晴らしすぎて、この本の貢献に感謝してもしきれない。少しで良いから頭脳を分けて欲しい。
6人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
zimi
5つ星のうち5.0 第4部が特に参考になりました
2022年8月20日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
最近、機械学習にお世話になり出したサラリーマンです。
第4部の、分析についてぶっちゃけつつ、とは言え、真面目に纏めて下さっている特に参考になりました。（逆？ですかね。）
正直数式はちんぷんかんぷんでしたが、そこを読み飛ばしたとしてもかなりのボリュームで、すごく有用、かつ楽しめると思います。
次はぜひ、分析部分だけを更に更に企業の実務寄りで突っ込んだ本をお願いしたいです。
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
🐶
5つ星のうち3.0 理解は人それぞれ
2023年3月24日に日本でレビュー済み
著者を気に入っているため本書を読んでみましたが、とても高い評価を得ていることにやや驚きました。全体的に日本語の記述が荒く、そのため初学者にとって解読しやすい本であるとは思えませんでした。また、読めば理解できるように記述されているところと、さらっと用語を紹介しているに過ぎず読んでも完全な理解がえられないところが混在していて、そのことが本書を読み進める際にストレスを感じる原因となります。
どういう人に本書を薦められるか？
他書で分析モデルを学んだことがある人のうち、数式の解釈に困難を感じている人は、この本の中にヒントを見出すことができるでしょう。著者は数式の行間を丁寧に説明してくれます。具体的な分析モデルが念頭にある人には、記述の荒さも気にならないはずです。
11人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
id
5つ星のうち5.0 最初の一冊にオススメ、辞書的にも使える
2022年8月25日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
データ分析に登場する数式を丁寧に説明してくれる。
読みやすい本になっているが、理解するべき数式を飛ばさない充実しており、良い入門書。
また、類書には強化学習の説明がないことが多いが、本書はそこまで扱っていることも魅力。
7人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
null
5つ星のうち4.0 人を選ぶ入門書
2022年11月9日に日本でレビュー済み
入門という言葉の意味をどう捉えるかですが、本書は広範な技術について浅くまとめたものという感じです。
初歩的な内容から深層強化学習まで、非常に広い範囲をカバーしていますが、各項目に関しての説明はわりとお粗末な部分が多いです。
機械学習というジャンルについて、そもそもどういった住み分けがされているのか等、詳細でなくていいので体系的にまとまった本が欲しいという方は買っても良いと思います。
ただ、例えば強化学習について理解を深めたい初学者がこの本を手に取ると期待外れに感じてしまうはずです。そういった方はこの本よりもゼロから作るシリーズなどを選ぶと良いです。
著者の意図としては、この本を出発点にして各々別の詳細な専門書に進んでいってほしいということかな？と思います。
9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート
zsh
5つ星のうち5.0 なんとなくで終わらせないデータサイエンティスト向けの良書
2022年7月31日に日本でレビュー済み
Amazonで購入
網羅的かつ易しく書かれているので、初心者にとっても非常にためになる良書でした。
また各種モデルの歴史なども書かれており、きちんと理解して使えるようになると思います。
ただ単に大量の分析モデルを記載した本はありますが、「こういうときにはコレ」のように実務をベースにおいた本はなかなかないので、データ分析を行うデータサイエンティストやエンジニアにとっては必須の一冊です。
9人のお客様がこれが役に立ったと考えています
役に立った
 レポート