Pythonではじめる教師なし学習 ―機械学習の可能性を広げるラベルなしデータの利用 の作品紹介

データに隠れたパターンを特定し、異常検出や特徴量抽出・選択を行う方法を紹介。ラベルなしデータを有効に利用することで、機械学習の可能性を広げる教師なし学習の本質に迫る。変分オートエンコーダなどの生成モデルも収録。【「TRCMARC」の商品解説】機械学習の手法の1つ、教師なし学習に絞って解説した実践書！
教師なし学習は、大きく3つに分類される機械学習の手法のうちの1つ。従来は、教師あり学習が主流でしたが、これからのデータ分析の形を考えると、教師なし学習も大きな一角を占めていくと考えられています。本書では、実践的な視点で、データ内に隠れている見つけにくいパターンを特定し、異常を検出し、自動的に特徴量抽出と選択を行っていきます。さらには、異なる機械学習手法の長所と短所を比較し、データに最適な手法の選び方についても、示していきます。

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