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スモールデータ解析と機械学習単行本 – 2022/2/19

藤原幸一 (著)

(46)

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スモールなデータの解析手法・ノウハウが身につく!

《内容紹介》
Webデータや画像データに代表されるようなビッグデータが注目される一方で、機械の故障データのように発生自体がまれであったり、患者さんの検査データのように倫理的な問題からデータを集めることに制約があったり、あるいはデータの判読が専門家以外では困難で機械学習に利用しにくいデータは、どうしても忘れられがちです。ビッグデータの時代において、収集が難しいために私たちが忘れかけているデータのことをスモールデータとよびます。

スモールデータでは、測定されている変数の数に比べて学習に必要なサンプルが不足していたり、それぞれのクラスのサンプル数が極端に偏っていたりするため、深層学習のようなビッグデータの方法をそのまま適用するのは適当ではなく、異なるアプローチが必要になります。

本書は、スモールデータとはどのようなデータであるのかを具体的に紹介して、スモールデータ解析の基本となる次元削減と回帰分析を説明します。特に部分的最小二乗法(PLS)はスモールデータ解析の大きな武器となるでしょう。そして、機械学習においてモデルの性能向上のために必要な変数(特徴)選択を紹介し、特にクラスタリングに基づいた新しい変数選択手法を説明します。つづいて、不均衡なデータの解析手法と異常検知を紹介して、最後にスモールデータ解析についての筆者の経験に基づいたポイント・考え方を述べました。本書ではPythonプログラムとスモールデータ解析の例題を通じて、読者がスモールデータを有効に解析できるようになるよう工夫しています。

ビッグデータの世界は、もはやデータ量と資本力が支配するレッドオーシャンとなっています。しかし、スモールデータの世界は、まだまだ現場の創意工夫次第でデータから新たな価値を引き出すことのできるブルーオーシャンなのです。みなさんも、この未知の世界に飛び込んでみませんか?

《目次》
第1章スモールデータとは
1.1 ビッグデータからスモールデータへ
1.2 スモールデータ解析の特徴
1.3 本書の構成

第2章相関関係と主成分分析
2.1 データの前処理
2.2 共分散と相関関係
2.3 相関関係≠因果関係
2.4 多変数間の相関関係
2.5 主成分分析(PCA)とは
2.6 データの特徴
2.7 第1主成分の導出
2.8 第r主成分の導出
2.9 PCAの数値例
2.10 主成分数の決定
2.11 PCAの行列表現
2.12 PCAと特異値分解

第3章回帰分析と最小二乗法
3.1 回帰分析とは
3.2 最小二乗法
3.3 回帰係数と相関係数
3.4 最小二乗法の幾何学的意味
3.5 ガウス-マルコフの定理
3.6 最尤法と最小二乗法
3.7 多重共線性の問題
3.8 サンプル数が入力変数の数よりも少ない場合
3.9 擬似逆行列を用いる方法
3.10 主成分回帰(PCR)
3.11 リッジ回帰
3.12 部分的最小二乗法(PLS)
3.13 PLS1モデルの導出
3.14 PLS1モデルのNIPALSアルゴリズム
3.15 重回帰モデルへの変換
3.16 出力変数が複数ある場合(PLS2)
3.17 PLSと固有値問題・特異値分解
3.18 ハイパーパラメータの調整
3.19 回帰モデルの性能評価
3.20 分光分析による物性推定

第4章線形回帰モデルにおける入力変数選択
4.1 オッカムの剃刀とモデルの複雑さ
4.2 赤池情報量規準(AIC)
4.3 ステップワイズ法
4.4 Lasso回帰
4.5 PLS向けの変数選択手法
4.6 相関関係に基づいた変数クラスタリングによる入力変数選択
4.7 NIRスペクトルの検量線入力波長選択

第5章分類問題と不均衡データ問題
5.1 分類問題とは
5.2 線形判別分析
5.3 線形判別分析とレイリー商
5.4 カットオフの決定
5.5 線形判別分析と最小二乗法
5.6 分類モデルの性能評価
5.7 ROC曲線とAUC
5.8 線形判別分析における不均衡データ問題
5.9 データの不均衡度
5.1 サンプリング手法
5.11 アンダーサンプリング
5.12 アンサンブル学習
5.13 判別木
5.14 バギングとランダムフォレスト
5.15 ブースティング
5.16 サンプリング手法とアンサンブル学習の組み合わせ
5.17 不均衡データにおける性能評価
5.18 ケーススタディ

第6章異常検知問題
6.1 局所外れ値因子法(LOF)
6.2 アイソレーションフォレスト
6.3 多変量統計的プロセス管理(MSPC)
6.4 オートエンコーダ(AE)
6.5 管理限界の調整
6.6 時系列データの取り扱い
6.7 砂山のパラドックス
6.8 Tennessee Eastmanプロセスの異常検知
6.9 モデルの学習と異常検知
6.10 異常検知結果

第7章データ収集や解析の心構え
7.1 機械学習の手順
7.2 そもそもデータを使って何をやりたいのか
7.3 PICO
7.4 データの文脈を理解する
7.5 現地現物と三現主義
7.6 現場とのコミュニケーション
7.7 解析データセット構築に責任を持つ
7.8 どうしてもうまくいかないときは

付録
A.1 標本分散と母分散
A.2 LARSアルゴリズム
A.3 Mcut法と固有値問題
A.4 主成分分析と自己符号化器の関係
参考文献
索引

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本の長さ

304ページ
言語

日本語
出版社

オーム社
発売日

2022/2/19
寸法

15 x 2 x 21 cm
ISBN-10

4274227782
ISBN-13

978-4274227783

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商品の説明

著者について

藤原幸一(ふじわらこういち/Koichi FUJIWARA)

名古屋大学大学院工学研究科物質プロセス工学専攻・准教授
2004年京都大学工学部工業化学科卒業
2006年京都大学大学院工学研究科化学工学専攻修士課程修了
2009年京都大学博士(工学)取得
2010年 NTTコミュニケーション科学基礎研究所
2012年京都大学大学院情報学研究科システム科学専攻・助教
2018年より現職。

《研究分野》
機械学習・医療AI・生体計測・プロセスシステム工学。他の研究者・エンジニアが扱ったことのない貴重なデータを現場から発掘して、解析することを得意としている。

登録情報

出版社 ‏ : ‎ オーム社
発売日 ‏ : ‎ 2022/2/19
言語 ‏ : ‎ 日本語
本の長さ ‏ : ‎ 304ページ
ISBN-10 ‏ : ‎ 4274227782
ISBN-13 ‏ : ‎ 978-4274227783
商品の重量 ‏ : ‎ 390 g
寸法 ‏ : ‎ 15 x 2 x 21 cm
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- 人工知能 - 364位
- 電気・通信 (本) - 613位
カスタマーレビュー:
(46)

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上位レビュー、対象国：日本

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Day
わかりやすい
2025年1月6日に日本でレビュー済み
フォーマット: Kindle版 (電子書籍)Amazonで購入

実験系の研究者などスモールデータを扱う機械学習のチュートリアルを終えたくらいの人向けに良い内容・レベル感です。
もっと専門的なものかと思って敬遠していたのは勿体なかったです。大学1年生くらいの数学の話で、文体も含めてわかりやすいです。
機械学習のチュートリアルにあるのは十分なサンプル数があることが多いので、実験系で何かしようとするとそぐわない場面が多いです。そんな時に考え方の一助になるような内容で、学生から研究者まで実践に向けて一読の価値があると思います。

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レポート
megane first
キンドル端末では開けませんがPCでは閲覧できます。
2025年1月16日に日本でレビュー済み
フォーマット: Kindle版 (電子書籍)Amazonで購入
Kindle Scribeと数年前の小型のキンドル端末では
「このアイテムはデバイスと互換性がありません。」と書かれてダウンロードはできません。PCのキンドルアプリでは開けます。持ち運びで読めないところが残念でした。でも内容的には説明が丁寧だし図も豊富でわかりやすくてよいと思います。

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レポート
渡辺　伸之
数学的なツールの整理と理解には最適
2022年10月19日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本
良い本だと思います。数学的なツールが割とまとまって説明してあって、頭の整理には向いていますし、辞書的な使い方もできます。著者が理解しやすい書き方を工夫しているかなと思います。自分が学生時代に使っていた難しいだけの教科書(大体挫折する)とはだいぶ違います。

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レポート
ケロ
確かにデータ数が少ないデータの扱い方こそ知りたかったので良いです！
2022年8月17日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本
（Amazonさんごめんなさい。◯リカリで買いました。^ ^;）

ビッグデータの処理の方法は各種の書籍やサイトで数多く紹介されていますが、
実際にはビッグな量のデータを持つ企業はそう多くはないのではないかと思う。
実際、私の勤める会社もそうです。

この本ではそれらスモールデータの際の対応方法が記されており、またその手法はビッグデータ処理でも使えるものが多いと感じます。

それと、（全てにおいてではないですが）理由も説明されているものが多く、納得して使えます。

自分の中では大変参考になった書籍だったので、Amazonのレビューでですが情報共有させていただきます。

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レポート
MQG
話題は面白いけど中身が
2022年3月11日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本Amazonで購入
N数自体が少ない場合、データが不均衡な場合、異常データが利用できない場合、という大きく分けて3つの場合のデータ解析について、Pythonのコードとともに解説してある。ラグランジュの未定乗数法の主張が間違っていたり、図のクラスが黒一色で判別できず説明が理解不能だったり、Pythonのコードに誤りがあってそのままでは動かなかったりと、結構いい加減な部分があるので注意が必要。（あとPEP8をある程度守ってほしい）

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レポート
Amazon カスタマー
ダウンロードファイルとテキスト上のコード間違い
2022年8月26日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本
内容として、スモールデータ取扱い方法に着目しており、非常に興味深いテキストです。
主に、第５章と第６章について勉強しました。気になったのは、複数のコード間違い、
一部ですがテキストでの間違いが見受けられます。出版社に数週間前に問合わせしましたが、
まだ返信がありません。正誤表も無しとなっており、内容が良いのに、コードで正確でない
のは残念です。改訂と正誤表の発表をお待ちしています。

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レポート
takeda ｙｏｓｈｉｈｕｍｉ
理論の詳細が？？？
2022年5月2日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本
私の理解が正しければ、理論的におかしい点が見られる。例えば、ridge推定の欠点として、説明変数の数がサンプルサイズより多いと使えないとあるが、これはどういう意味での使えないなのか。少なくとも計算自体は可能である。また、これをモチベーションに部分最小二乗法を紹介しているが、一般的にridge推定のほうがMSEの観点で優れていることが統計学では有名である。部分最小二乗法をあえて紹介するメリットがわからない。

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レポート
Amazon Customer
今後のAIの方向性を示しています
2022年4月23日に日本でレビュー済み
フォーマット: 単行本Amazonで購入
ビッグデータに行き詰まりを感じている方に最適です

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