楽天市場でこの商品を見る →
楽天市場の商品ページで価格・在庫・レビューをご確認ください。

バイオインフォマティクスのための人工知能入門 基礎から行列・テンソル分解 / 深層学習まで / 阿久津達也 【本】

ジャンル: AI・機械学習書籍
ショップ: HMV&BOOKS online 1号店
商品コード: hmvjapan:25284875

出荷目安の詳細はこちら内容詳細「人工知能」といわれる手法のしくみを学ぶ入門書バイオインフォマティクスで重要な各種手法を原理から理解統計学など古典的な手法からはじめ，現在主流となっている実用的な技術まで扱う．最小限の数式と図や具体例で平易に解説【主な目次】1. バイオインフォマティクス概観1.1 分子生物学概観1.2 ゲノムと遺伝子1.3 バイオインフォマティクスにおける研究課題1.4 バイオインフォマティクス・データとその表現法1.5 予備知識と数学記号1.6 配列アラインメント文献案内2. クラス分類2.1 k近傍法2.2 単純ベイズ法2.3 決定木とランダムフォレスト2.4 サポートベクターマシン2.5 線形判別分析2.6 ベイジアンネットワーク文献案内3. 回帰とパラメータ推定3.1 線形回帰3.2 ロジスティック回帰3.3 一般化線形モデル3.4 正則化回帰3.5 隠れマルコフモデル3.6 条件つきマルコフ場3.7 変分ベイズ法文献案内4. クラスタリング4.1 階層型クラスタリング4.2 k平均法4.3 自己組織化マップ4.4 混合正規分布4.5 スペクトラルクラスタリング4.6 バイクラスタリング4.7 リスタートつきランダムウォーク文献案内5. 行列分解5.1 行列分解の意味5.2 固有値分解5.3 特異値分解5.4 非負値行列因子分解5.5 行列の同時分解5.6 正則化項つき行列分解5.7 テンソル分解5.8 高次特異値分解文献案内6. 次元削減・可視化6.1 特徴選択6.2 主成分分析6.3 正準相関分析6.4 多次元尺度構成法6.5 t-SNE6.6 UMAP文献案内7. ニューラルネットワーク7.1 ニューロンとネットワーク7.2 誤差逆伝播法7.3 畳み込みニューラルネットワーク7.4 グラフ畳み込みネットワーク7.5 回帰型ニューラルネットワーク7.6 LSTM7.7 自己符号化器7.8 変分自己符号化器7.9 アテンション7.10 敵対的生成ネットワーク文献案内文献索引