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著者は,実際に企業の研究開発の現場でデータマイニングの基礎研究から事業化へと携わってきた。エンジニアリングマネージャーのしごと ジェームズ・ステニアー。本書では,その豊富な経験を基に,深い数理工学的基礎に基づきながらも現実に通用するデータマイニングの実際を説き明かす。[A12358278]現場で使える!機械学習システム構築実践ガイド デザインパターンを利用した最適な設計・構築・運用手法。
本書の特徴の1つは,「情報論的学習理論」と呼ばれる機械学習の先端理論をベースに,異常検知問題に統一的にアプローチしていることである。プログラミング基礎・設計4冊セット。これによって,異常検出の一貫した方法論を展開している。ゲームプログラマになる前に覚えておきたい技術 / 著 : 平山尚 / 出版 : 秀和システム 店舗受取可。
もう1つの特徴は,豊富な事例を用いて,異常検知の方法論を例解していることである。★美品 The Kaggle Book。事例には,侵入検出,Webの攻撃検出,TOPIXデータの異常検出,不審医療行為の検出,障害予兆検出,なりすまし検出などが含まれ,データマイニングを現実問題に適用したい研究者にとっては貴重な事例集にもなっている。GCPの教科書(III) 機械学習API、AutoML、BigQuery ML、AI Platformを詳解 Cloud AIプロダクト編。