瓜生真也の作品一覧
「瓜生真也」の「Rで楽しむベイズ統計入門［しくみから理解するベイズ推定の基礎］」「Rによるスクレイピング入門」ほか、ユーザーレビューをお届けします！
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作品一覧
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![Rユーザのためのtidymodels[実践]入門～モダンな統計・機械学習モデリングの世界](https://res.booklive.jp/1285683/001/thumbnail/S.jpg)
5.01巻2,992円 (税込)※PDF版をご希望の方は Gihyo Digital Publishing (https://gihyo.jp/dp/ebook/2022/978-4-297-13237-8)も合わせてご覧ください。 Rには多くの分析手法を実行するパッケージが提供されていますが，同じ用途であってもパッケージごとに関数の記法が違ったり，データの入力形式や出力形式が違ったりするため，データの前処理やモデルの評価といった工程におけるコーディングは，意識しなければバラバラになってしまいます。また，これが原因でスムーズな分析パイプラインを作成できず，分析環境で行ったモデリングを本番システムへ移行することを考えると，その保守は困難を極めます。 これらの問題を解消するために開発され，統一的なインターフェースを提供するのがtidymodelsです。データ整形における同様のコーディングの問題を解決するためのパッケージ群で知られるtidyverseのプロジェクトの1つとして注目を浴びています。 データ分析の工程には，データ準備，モデルの作成，モデルの評価，モデルの改善，モデルの運用といった一連の工程があります。本書ではそれぞれの工程をtidymodelsパッケージ群で行う方法について解説します。tidymodelsパッケージ群を利用することで，スムーズなデータ分析パイプラインを効率的に構築できるようになるでしょう。 -
5.0※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 時系列データとは気温や株価のように時間順に得られる系列データを指します。時系列データの分析方法にはさまざまありますが、本書では確定的な方法と確率的な方法を解説します。確定的な方法については移動平均法に基づく方法、確率的な方法については、状態空間モデルに基づく方法を取り上げ、これらの解説と合わせてどのようにコードに落とし込むかについても丁寧に解説します。初めて時系列分析を試みる方はもちろん、応用的な手法についても取り上げているのですでに時系列分析に携わっている方にも興味を持っていただける内容になっています。 -
4.01巻3,187円 (税込)本書では、統計解析ツール「R」を使って、膨大なウェブサイトから情報収集を行う方法(スクレイピングの手法)をわかりやすく解説しています。 HTMLやXMLの解析、APIを活用したデータ収集、データを取得した後の整形など、実践を交えながら、そのテクニックを紹介しています。 -
-※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ◆「データサイエンス」の基礎を徹底解説◆ データサイエンスに重点を置いた情報科学とデータ分析の入門書です。 基礎知識から、関連する技術をわかりやすく解説します。本書の構成は、それぞれ標準カリキュラムの以下に相当します。 第1章「1. 導入、社会におけるデータ・AI利活用」 第2章「2. 基礎、データリテラシー」 第3章「3. 心得、データ・AI利活用における留意事項」 第4章「4. 選択、オプション」 数理・データサイエンス・AI教育プログラム認定制度（リテラシーレベル）に対応させると、第1章が「項目1」と「項目2」「項目3」に、第2章が「項目5」に、そして第3章が「項目4」に対応します。また、本書を改訂するにあたり、新たに生成AIに関するトピックを第6章として、さらにオープンデータの活用を第7章に追加しています。第6章は応用基礎レベルの「3. AI基礎」に該当します。第7章は応用基礎レベル「2.データエンジニアリング基礎」に相当します。 データサイエンスの基礎を学びたい方、AI技術に興味がある方、データ分析の実践力を身につけたい方など、幅広い読者におすすめです。 ■こんな方におすすめ ・情報科学およびデータ分析の基礎を学びたい方 ■目次 第1章 社会におけるデータ・AI活用 ・1-1 社会で起きている変化 ・1-2 社会で活用されているデータ ・1-3 データサイエンス・AIの活用領域 ・1-4 データサイエンス・AIの利活用のための技術 ・1-5 データサイエンス・AIの利活用の最新動向 第2章 データの要約と可視化 ・2-1 データの要約 ・2-2 要約統計量 ・2-3 関係をとらえる ・2-4 データの可視化 ・2-5 まとめ ・2-6 参考文献 第3章 データの法規と倫理 ・3-1 データ解析のインパクトと倫理 ・3-2 データの健全な取り扱い ・3-3 個人情報 ・3-4 結果の説明可能性 ・3-5 データと情報に関する権利と法律 ・3-6 参考文献 第4章 データ活用の手法と実践 ・4-1 はじめに ・4-2 代表的な確率分布 ・4-3 確率論とベイズの定理 ・4-4 推測統計学の基礎 ・4-5 統計的検定の基礎 ・4-6 ROC解析と推論の評価 ・4-7 モデリング ・4-8 回帰分析 ・4-9 単回帰分析 ・4-10 クラスタ分析 ・4-11 参考文献 第5章 データ構造、アルゴリズム、プログラミング ・5-1 プログラミングの話題に入る前に ・5-2 データ構造 ・5-3 アルゴリズム ・5-4 プログラミングの基礎 ・5-5 参考文献 第6章 深層学習、生成AI ・6-1 深層学習 ・6-2 生成AI ・6-3 参考文献 第7章 オープンデータの活用 ・7-1 オープンデータ ・7-2 クリエイティブ・コモンズ ・7-3 機械判読に適したデータ ・7-4 さらなるデータの活用と課題 ・7-5 機械学習によるデータの活用と限界 付録A RStudioによるRの実行 付録B Google ColabによるPythonの実行 ■著者プロフィール ●石田基広（いしだ もとひろ）：徳島大学デザイン型AI教育研究センター教授。1991年東京都立大学大学院博士後課程中退。著書『Rによるテキストマイニング入門 第二版』（森北出版, 2017）、『新米探偵、データ分析に挑む』（SB Creative, 2015）、監修Wonderful Rシリーズ（共立出版）、Data Science Library（技術評論社）。本書の監修、前書き、付録Bの執筆を担当。 ●大薮進喜（おおやぶ しんき）：徳島大学教養教育院/デザイン型AI教育研究センター教授。博士（理学）。2003年東京大学大学院理学系研究科博士後期課程修了。専門は宇宙物理学。本書の監修、第1章の執筆を担当。 -
-※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。 ベイズ統計が注目されています。MCMCという柔軟なアルゴリズムによって，あまり考えなくてもいろいろな問題が簡単に解けてしまうように宣伝されていることが一因かもしれません。しかし，その計算の背後にある原理は忘れ去られがちです。また，簡単な問題なら，誤差の大きいMCMCを使わなくても，Rの一般的な関数だけで計算できます。そのような簡単な問題を簡単なRの命令を使っていくつも解きながら，ベイズ統計の考え方の基本と，従来の方法との結果の違いを，詳しく解説しています。最後の章でMCMCを扱いますが，ここでもブラックボックスとしてではなくRの簡単なコードで実際に計算して仕組みを理解できるようにしています。
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