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

教師なし学習は、ラベル付けされていないデータからパターンを発見する強力な手法であり、その重要性は増すばかりです。本書は、この教師なし学習を実践的な視点から深く理解し、活用するためのガイドブックです。具体的には、データに潜む隠れたパターンを特定する方法、異常検出、そして特徴量の抽出・選択といった、機械学習の応用範囲を飛躍的に広げるスキルを習得できます。ラベル付けにコストがかかる現実世界の問題に対して、教師なし学習がいかに有効であるかを、豊富な事例と共に解説します。さらに、変分オートエンコーダ(VAE)や敵対的生成ネットワーク(GAN)、制限付きボルツマンマシン(RBM)といった最新の生成モデルについても触れており、機械学習の最前線で活躍するための知識と技術を体系的に学ぶことができます。機械学習の可能性をさらに広げたい研究者、エンジニア、データサイエンティストにとって必携の一冊です。