第1部 定型ﾃﾞｰﾀの扱い(回帰分析―1次式を用いた数値予測と関係性の理解
回帰分析の結果の評価と解釈―正しく深い解釈で分析結果に魂を吹き込む ほか)
第2部 非定型ﾃﾞｰﾀの扱い(深層学習入門―深層学習は良い関数を見つけて使うこと
画像の分類―CNNの基礎とResNetまでのﾓﾃﾞﾙ紹介 ほか)
第3部 強化学習(強化学習とは―強化学習の全体像を把握する
強化学習の技法―ﾍﾞﾙﾏﾝ方程式からTD(λ)法までと探索技法 ほか)
第4部 ﾃﾞｰﾀから知見を得る方法(ｸﾗｽﾀﾘﾝｸﾞ―類似度を用いてﾃﾞｰﾀをｸﾞﾙｰﾌﾟに分ける
因子分析･主成分分析―相関を用いた構造の推定と情報の圧縮 ほか)
第5部 線形回帰分析の深い世界(多重共線性―重回帰分析最大の落とし穴とその回避
発展的な回帰分析―回帰分析でどこまでも深い分析を)
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