MXNetで作る データ分析AIプログラミング入門
本書ではディープラーニングフレームワーク「MXNet」を使って、自然言語・時系列データ・有向グラフなどのデータを扱う手法や、Metric Learning・Deep Embedding Clusteringなどのニューラルネットワークを使用してデータの分類・数値の予想・クラスタリングなどを行う人工知能プログラムの作成方法をわかりやすく解説しています。
目次
●CHAPETR 01 データ分析AIとは
●CHAPETR 02 雑多なデータの分類
●CHAPETR 03 数値の予想
●CHAPETR 04 教師なし学習とクラスタリング
●CHAPETR 05 自然言語分類
●CHAPETR 06 自然言語文章の分析
●CHAPETR 07 画像に対する類似学習
●CHAPETR 08 グラフで表されるデータの分析
著者紹介
●坂本 俊之(さかもと としゆき)
ココン株式会社 AI戦略室 主任
現在は人工知能を使用したセキュリティ診断や、人工知能に対する欺瞞・攻撃方法の研究を行う。
担当編集者から
本書ではデータを分析するためのAIの作成方法を解説しています。さまざまな手法を扱っているのが特徴です。ぜひ、AIプログラミングを体験してみてください。(吉成 明久)