機械学習プロフェッショナルシリーズ ウェブデータの機械学習

ボレガラ，ダヌシカ〈Ｂｏｌｌｅｇａｌａ，Ｄａｎｕｓｈｋａ〉/岡崎 直観/前原 貴憲【著】

講談社（2016/08発売）

• サイズ A5判／ページ数 176p／高さ 21cm
• 商品コード 9784061529182
• NDC分類 007.1
• Cコード C3341

出版社内容情報

評判分類、単語の意味表現、検索結果の順序学習を重点的に解説した。話題を瞬時に発見するバースト検出やウェブのリンク解析も紹介。「ウェブ」を知らずして、「データ」を語ることなかれ
・機械学習がどのように応用されているかを概観する。
・評判分類の学習、単語の意味表現、検索結果の順序学習を重点的に解説。
・話題を瞬時に発見するバースト検出やウェブのリンク解析も紹介。

【機械学習プロフェッショナルシリーズ】
本シリーズでは、発展著しい機械学習技術の数学的な基礎理論、実用的なアルゴリズム、それらの活用法を、全30巻にわたって刊行する。
ビッグデータ時代を牽引している若手・中堅の現役研究者が、入門的な内容から最先端の研究成果までをわかりやすく解説。
これからデータサイエンス分野で研究を始めようとしている大学生・大学院生、および、機械学習技術を基礎科学や産業に応用しようとしている研究者・技術者に向けた注目のシリーズである。

第5期として、以下の3点を刊行!

バンディット問題の理論とアルゴリズム　　本多 淳也/中村 篤祥・著
ウェブデータの機械学習　　ダヌシカ ボレガラ/岡崎 直観/前原 貴憲・著
データ解析におけるプライバシー保護　　佐久間 淳・著

第6期の刊行は2016年12月、第7期の刊行は2017年4月の予定。

【シリーズ編者】
杉山 将　東京大学大学院新領域創成科学研究科 教授

第1章　ウェブと機械学習
第2章　バースト検出
第3章　評判分類の学習
第4章　意味表現の学習
第5章　グラフデータの機械学習
第6章　順序学習


ダヌシカ・ボレガラ［ダヌシカ ボレガラ］
著・文・その他

岡崎 直観［オカザキ ナオアキ］
著・文・その他

前原 貴憲［マエハラ タカノリ］
著・文・その他

内容説明

「ウェブ」を知らずして、「データ」を語ることなかれ。機械学習がどのように応用されているかを概観する。評判分類の学習、単語の意味表現、順序学習を重点的に解説し、バースト検出やウェブのリンク解析も紹介。

目次

第１章　ウェブと機械学習
第２章　バースト検出
第３章　評判分類の学習
第４章　意味表現の学習
第５章　グラフデータの機械学習
第６章　順序学習

著者等紹介

ボレガラ，ダヌシカ［ボレガラ，ダヌシカ］ ［Ｂｏｌｌｅｇａｌａ，Ｄａｎｕｓｈｋａ］
博士（情報理工学）。２００９年東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程修了。現在、リバプール大学計算機科学科准教授

岡崎直観［オカザキナオアキ］
博士（情報理工学）。２００７年東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻博士課程修了。現在、東北大学大学院情報科学研究科准教授

前原貴憲［マエハラタカノリ］
博士（情報理工学）。２０１２年東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻博士課程修了。現在、静岡大学大学院総合科学技術研究科助教（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。

[yoschi_s]

Webデータ解析をテーマに，バースト検出，評判分類，意味表現など様々な機械学習手法を紹介している。また，Webデータ特有のデータ解析のコツも併せて紹介している。 意味表現の学習はWebデータ解析に限らず自然言語処理では重要なテーマの一つだが，かなり丁寧に書かれていて参考になった。 全体的に数式よりも説明文の方が多いが，それだけ丁寧に書かれているということだ。

2018/03/15

[Tsukasa Fukunaga]

ウェブデータの機械学習ということで、バースト検出・テキストデータ解析(評判学習等)・グラフマイニングについて書かれている。MLPシリーズはそもそもページ数が少ないこともあり内容が薄いことも多いが、この本はさらに内容が三分割されており個々の内容は結構薄い気がする。(雑というわけではない)　ウェブデータの実際の解析を行うという方にはいいのだと思う。

2017/01/05

[青木健一]

他の方の書評にもあるけど、ウェブデータとのことでクローリングがどうのこうのかとスルーしていたが損した。 クローリングについては全く書いてない。自然言語処理の入門的なことは書いてない。ただ今自然言語処理で重きが置かれていると思われる 評判分析＝感情分析＝センチメント分析 についてかなり詳しい。 ただ、これも他の方の書評にあるように バースト検出、評判分析、ページランク、等と本来1冊にすべき内容を盛り込み過ぎなので、もうちょっと先が知りたいという物足りなさは残る、が自然言語処理に興味あるなら読むべきと思う

2018/04/20

[takoroy]

機械学習プロフェッショナルシリーズの中ではかなりやさしい内容。どのようなデータを対象に何をしようとしているのかが明確なので、読んでいて迷子になることは無いだろう。 各章の内容は独立しているため、気になるところだけ読めばいいが、対象読者としてどういう人が想定されているんだろう。雑多なことに興味がある人向けという感じ。

2018/01/22