出版社内容情報
電気設備，機械設備の充実のデータはそのままに，今回から切り込みインデックスがついてさらに使いやすくなりました
内容説明
「理論」と「実践」の２部構成。手を動かして学習。ＨＴＫ、ＷＥＫＡ、Ｐａｌｍｋｉｔ、Ｊｕｌｉｕｓ／Ｊｕｌｉａｎ、Ｇａｌａｔｅａなどのフリーソフトを使用。インストール方法の解説付き。
目次
第１部 パターン認識の基礎（パターン認識って何？；データをきちんと取り込もう；パターンの特徴を調べよう；パターンを識別しよう；誤差をできるだけ少なくしよう；限界は破れるか―ＳＶＭとニューラルネットワーク；未知データを推定しよう―統計的方法；本当にすごいシステムができたの？）
第２部 実践編―音声認識システムをつくる（連続音声を認識してみよう；声をモデル化してみよう―音響モデルの作り方・使い方・鍛え方；ＨＴＫを使って単語を認識してみよう；文法を使って音声を認識してみよう；統計的言語モデルを作ろう；連続音声認識に挑戦しよう；会話のできりコンピュータを目指して）
著者等紹介
荒木雅弘［アラキマサヒロ］
１９９３年京都大学大学院工学研究科情報工学専攻博士後期課程研究指導認定退学、京都大学工学部助手。１９９７年京都大学総合情報メディアセンター講師。１９９８年博士号（工学）取得（京都大学）。１９９９年京都工芸繊維大学工芸学部助教授。２００７年京都工芸繊維大学大学院工芸科学研究科准教授（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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感想・レビュー
※以下の感想・レビューは、株式会社ブックウォーカーの提供する「読書メーター」によるものです。
入江
16
数学的な素養や基礎知識のある方なら、興味深い本かもしれません。文系の自分がいきなりは辛かった…。ただ、そんな私にも、おぼろげながら理解をさせてくれる言葉は、使われていました。2020/11/28
オザマチ
9
パターン認識の初歩について、例題と音声認識のためのフリーソフトを用いて分かりやすく教えてくれる本。数式や手計算による簡単な例題も入っているので、イメージだけで終わることもない。音声以外のパターン認識に興味があるという人にもオススメ。2012/08/12
かるかん
5
知識が浅いからなのか、あまり興味がない。2014/02/09
yyhhyy
4
正確には「パターン認識・機械学習」について、音声認識を例に説明してくれる導入補助教材 というイメージ。サポートベクターマシンってどういうこと？といったレベルの人に優しい2014/05/05
inakoshi
2
音声データを扱う必要が出てきたので、音声データのデータ加工や特徴抽出について手早く知りたいと思い、手に取った。だが、そういう目的なら、次のWebサイトのほうが詳しく判りやすい。仕事なので、これぐらいのレベルの知識は必要。 Pythonで音声信号処理 - 人工知能に関する断創録 だが、この本の前半は、機械学習の初学者向けには良い内容になっていると思った。NN法とパーセプトロンの学習規則、k-NN法と区分的線形識別関数の関係、サポートベクトルマシン、ベイズの誤り確率の上/下限値の解説などの部分。2014/08/03
