内容説明
機械学習に未来はあるか？大量のデータを取捨選択し、意思決定を行っている人間に学びながら性能を向上させてきたディープラーニング。心理学からビッグデータサイエンスへの示唆とは？ビッグデータサイエンスから心理学へのフィードバックとは？機械学習の基礎知識を懇切に解説し、心理学の見地から展望する。
目次
第１章 プロローグ
第２章 第三次ニューロブーム前
第３章 巨人の肩
第４章 心理学の来し方
第５章 ディープラーニング
第６章 ビッグデータの心理学的解釈
第７章 心理学の現し世
第８章 心理学の行く末
第９章 エピローグ
著者等紹介
浅川伸一［アサカワシンイチ］
１９６２年千葉県銚子市出身。早稲田大学第一文学部卒、同大学大学院修了。博士（文学）。文教大学人間科学部助手を経て、東京女子大学情報処理センター。専門は、計算論的神経科学など。日本神経回路学会、日本認知科学会、ＩＥＥＥ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｃｏｇｎｉｔｉｖｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｓｏｃｉｅｔｙ，Ｏｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒｏｓｃｉｅｎｃｅ、他国内５学会所属（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。
Kawai Hideki
89
短い紙面にディープラーニング、ビッグデータ、心理学、神経科学の技術動向を詰め込んだ本。正直、詰め込みすぎである。丁寧な解説はなく、日本語もこなれておらず、これでもかこれでもかと、キーワードが並んでいるだけので、気になるキーワードだけ拾って読めば良い。2016/02/23
kaizen@名古屋de朝活読書会
18
#説明歌 心理学深層学習対応で巨大蓄積処理能力と2017/08/16
まっっは
6
なかなか良かった。どうしても工学の人達（自分含）は、具体的なアルゴリズムや数式だけ追って、勝手に自分で決めた評価値の数%の向上に一喜一憂しがちだから、本質を問うアプローチとしての心理学は大事。ここでは、数式はあくまで仮置きテキトーな近似モデル、少し違う別の何かでも同じ議論ができる。それぞれの項にどういう意味を持たせたいかってのが大事で、それを丁寧に書いてあった。我々が知能あるいは学習と呼んでいるもの、それっぽく実現出来ているように見えている結果とその解釈、について自分の中で見つめ直すきっかけになった。2016/10/16
ちぃ
5
我々の行動は歴史と物理のどちらに起源をもつのだろうか。2023/03/20
シロクマとーちゃん
4
最初の１０数ページで挫折。序文に文系理系を分けることなく大学生以上の一般読者を対象と書いてあるが、実際は数式だらけで、理系の自分が聞いたことのない用語（サポートベクターマシーンなど）がいきなりでてくる。各章や節は前後の脈略があまりなく、それぞれがあたかもウィキペディアのようだ。積読本にはしない。もう読まない。しかし、この分野は新しすぎて、他によい本があるわけでもないらしいが。2015/11/30
